人工智能应用开发经常选择Python语言，原因包括但不限于以下几点：
1. **简洁易学**：Python语言简洁清晰，易于学习，使得开发人员可以快速上手并进行开发。
2. **丰富的库和框架**：Python拥有大量的科学计算和数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，以及专门为机器学习和深度学习设计的库，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。
3. **开发效率高**：Python是动态类型语言，提供了丰富的数据结构和内置函数，可以快速实现功能，提高开发效率。
4. **跨平台**：Python是跨平台的语言，可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux和macOS。
5. **社区支持**：Python拥有一个活跃的开发者社区，提供了大量的教程、指南和第三方库，便于解决开发中遇到的问题。
6. **数据科学和机器学习**：Python在数据科学和机器学习领域具有广泛的应用，许多数据科学家和机器学习工程师首选Python作为开发语言。
7. **可扩展性**：Python可以与其他语言编写的代码轻松集成，例如，Python可以调用C/C++编写的高性能模块。
8. **原型开发**：Python适合快速原型开发，可以快速验证概念和算法，然后再用其他语言进行优化。
9. **多范式编程**：Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。
10. **工具和环境**：Python有成熟的集成开发环境（IDE）和开发工具，如Jupyter Notebook、PyCharm等，这些工具提供了交互式编程和代码调试的便利。
11. **可读性**：Python代码的可读性高，有助于团队协作和代码维护。
12. **企业采用**：许多企业和研究机构都在使用Python进行AI应用开发，形成了良好的生态系统。
13. **开源**：Python是开源语言，可以自由使用和修改，有助于降低开发成本。
由于以上原因，Python成为了人工智能应用开发中非常受欢迎的语言之一。然而，实际选择哪种编程语言还取决于项目需求、开发团队的熟悉度和其他技术因素。
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