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熟悉Python的机器学习工程师，比所有其他语言的总和还要多。

Python已成为应用机器学习的黄金标准。当前，对于了解Python的数据科学家和机器学习工程师而言，职位空缺要多于所有其他语言工程师的总和。 Python广泛采用的主要原因之一是它的简单性。虽然这不是一个硬性规定，但编程语言的进入障碍越少，通常使用的语言就越多。Python很简单。Python可能是目前最高级的语言。这意味着几乎任何人都可以学习。开发人员不必担心代码本身，可以将更多的精力和精力放在寻找解决方案上。 库也是使Python受欢迎的另一个原因，甚至可能也是第一原因。Python中的库是一组预捆绑的代码，可以将其导入您的环境中以扩展语言的功能。关于应用机器学习的几乎所有方面都有库。例如，Pandas是用于处理数据的库。SciKit-Learn是用于构建传统模型的通用库。SciKit-learn还拥有在整个机器学习中使用的许多工具。有用于可视化的matplotlib和用于构建深度学习模型的Keras。还有许多满足特定需求的库，例如用于自然语言处理的NTLK和一个用于Web抓取的名为BeautifulSoup的库。 Python仍然流行的第三个原因是Jupyter Notebook 。Jupyter Notebook是使用Python编写代码的强大方法。Jupyter Notebook是基于Web的界面，可用于快速原型开发和共享与数据相关的项目。无需编写和重新编写整个程序，而是可以编写代码行并一次或小批量运行它们。这使编码更易于调试和理解。 Jupyter Notebook的成功取决于一种称为文学编程的编程形式。文字编程是由斯坦福大学计算机科学家Donald Knuth创建的一种软件开发风格。这种类型的编程强调散文优先的方法，即在对人友好的文本中插入代码块。它擅长于演示和研究教学目标，尤其是科学方面。 简单性，可读性，库和集成开发环境使Python成为机器学习领域最常用的语言之一。