現今在各領域越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習，因此各大公司開始在其相關領域進行投資，使 AI人工智慧與 機器學習 的人才需求也隨之增多。 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 說 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。按照 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)。為什麼 Python 能在眾多程式語言中脫穎而出，並成為 AI人工智慧領域的新寵呢?原因如下：
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 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
Python 語言有多熱門? 看看如 Django Girls、台灣 Python 社群 Python Taiwan、 PyLadies 等來自各國以 Python 為主的社群紛紛建立，還定期召開「PyCon」、「SciPy」等會議就知道了！台灣自 2012 年還定期舉辦「PyCon TW」呢！ Python是一種完全免費的開源程式語言，無論是初學者還是專業的 Python 都可以享用這一些開放資源。許多 Python 相關的檔案、函式庫等都可以於網路上、社群與論壇中獲得，Python 工程師、AI人工智慧與機器學習開發人員可以討論、解決問題並互相幫助。原因八、越來越受歡迎
由於上面討論的優點，Python 在 AI人工智慧、大數據分析工程師中越來越受歡迎。根據 StackOverflow 的說法，預計 Python 的熱潮到 2020 年還持續著。Python 提供了許多應用於 AI人工智慧和機器學習的功能，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。
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