8個原因告訴你為什麼非學Python不可-三部曲
近幾年來，隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習，大公司也開始在其相關領域進行投資，使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下，自 2015 年起，Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容：2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。但為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出，成為 AI人工智慧領域的新寵，原因整理如下八點：
原因六、良好的視覺化選項
之前我們已經提到 Python 提供了各種各樣的函式庫，其中一些是很好用的「可視化工具」。然而，對於 AI 開發人員來說，重點是要強調在人工智慧、深度學習和機器學習的領域中，能夠以人類可讀的形式來展現資料。
像是 Matplotlib 這樣的函式庫允許數據工程師構建直方圖等圖表，讓數據可視化、更易於理解閱讀。還有其他不同的應用程式介面，更簡化了可視化的過程，使創建圖表更簡易。
Matplotlib的例子如下所示 (資料來源：維基百科)
曲線圖
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> a = np.linspace(0,10,100) >>> b = np.exp(-a) >>> plt.plot(a,b) >>> plt.show()
直方圖
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from numpy.random import normal,rand >>> x = normal(size=200) >>> plt.hist(x,bins=30) >>> plt.show()
散點圖
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from numpy.random import rand >>> a = rand(100) >>> b = rand(100) >>> plt.scatter(a,b) >>> plt.show()
3D 圖
>>> from matplotlib import cm >>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> fig = plt.figure() >>> ax = fig.gca(projection='3d') >>> X = np.arange(-5, 5, 0.25) >>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25) >>> X, Y = np.meshgrid(X, Y) >>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2) >>> Z = np.sin(R) >>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm) >>> plt.show()
原因七、具影響力的網路社群支持
原因八、越來越受歡迎
因為Python 提供了許多應用於 AI人工智慧和機器學習的功能，這也是這些領域的最佳程式語言。除此之外，像是旅遊業、Fintech 金融科技、物流業與醫療業等各個行業也都使用 Python 進行預測和機器學習。
