机器学习广泛使用 Python 的背后原因
机器学习领域广泛采用 Python 并非因为它强大的多线程能力，而是出于以下几个主要因素：
1. 易于学习和使用：
Python 作为一门初学者友好的语言，拥有简单的语法和丰富的文档。这使得机器学习研究人员和从业者能够快速学习并使用 Python 进行开发和分析。
2. 丰富的生态系统：
Python 拥有广泛的库和工具集合，包括 NumPy、SciPy、Pandas 和 Scikit-learn。这些库提供了大量预先构建的函数和算法，使其非常适合科学计算、数据分析和机器学习模型开发。
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3. 与 C++ 和其他语言的集成：
尽管 Python 多线程并不是其优势所在，但它可以通过 Cython 或其他工具与 C++ 等高性能语言集成。这使得机器学习研究人员可以利用 C++ 的并行化能力，同时在交互式开发方面享受 Python 的便捷性。
需要注意的是，机器学习中的关键内核通常是用 C++ 实现的，例如 TensorFlow 和 PyTorch。Python 主要用于提供交互式 API 和访问预定义功能。因此，虽然 Python 并不是并行处理的最佳选择，但这并不妨碍它在机器学习开发中的广泛使用。
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