Python在人工智能领域被广泛选择的原因主要包括：
简单易学：
Python语法简洁，易于上手，拥有丰富的文档和社区支持，适合初学者。
丰富的库和框架：
Python拥有如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Keras等强大的库和框架，这些工具可以加速模型构建和训练过程。
多平台支持：
Python可以在Windows、MacOS、Linux等多种操作系统上运行，并且可以与其他语言如C++、C、Java等无缝集成，提供灵活性和可扩展性。
普遍性：
Python在科学计算、数据分析、Web开发等多个领域都有广泛应用，与人工智能技术的需求高度契合。
高效的性能：
Python作为解释型语言，在机器学习快速迭代方面表现出色，且可以通过Cython和高效库如Theano提升运行效率。
可扩展性和可嵌入性：
Python可以调用C/C++编写的核心算法，同时保持代码的简洁和开发的高效性。
国家支持：
Python已被纳入国家教育体系，从小学到高中，为人工智能领域培养人才。
开源社区活跃：
Python的开源社区非常活跃，为开发者提供帮助和资源，促进技术的快速发展。
综上所述，Python因其易学、功能强大、丰富的库支持、跨平台能力、高效性能和社区支持，成为人工智能领域的首选编程语言
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