Python在人工智能领域的流行主要基于以下几个原因：
简洁高效：
Python的语法简洁，易于学习和阅读，使得开发AI应用程序更加高效。
丰富的库和框架：
Python拥有众多AI相关的库和框架，如NumPy、SciPy、matplotlib、TensorFlow和PyTorch等，这些工具大大简化了AI算法的实现过程。
跨平台可移植性：
Python的开源性质使其可以在多种操作系统上运行，便于AI应用在不同环境中的部署。
社区支持：
Python有一个庞大且活跃的社区，为AI开发者提供了丰富的资源和支持。
科学计算背景：
Python在科学计算和数据分析领域有深厚的历史和广泛的应用，因此自然成为AI开发的首选语言。
教育普及：
Python已被纳入多个层次的教育体系，培养了大量的AI人才。
尽管Python在AI领域非常受欢迎，但值得注意的是，对于计算密集型的任务，如深度学习模型的训练，C/C++可能提供更高的性能。然而，Python作为这些高性能库的接口，使得在保持高性能的同时，依然能够享受到Python的易用性和开发效率。