Python在人工智能领域广受欢迎的原因主要包括：
易于学习和使用：
Python拥有简洁明了的语法，易于上手，使得非专业人士也能快速学习。
丰富的库和框架：
Python拥有众多专门为AI和机器学习设计的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等，这些工具大大简化了算法实现、数据处理和模型训练过程。
平台无关性：
Python是开源的，可以在多种操作系统上运行，具有良好的可移植性。
高效的计算性能：
虽然Python本身是解释型语言，执行速度相对较慢，但它能够调用C/C++编写的算法，从而在保持开发效率的同时，也能利用底层语言的高性能计算能力。
社区支持：
Python有一个非常活跃的社区，不断贡献新的资源和工具，帮助开发者解决问题和快速成长。
科学计算的传统：
Python在科学计算领域有着悠久的历史，拥有如NumPy等基础库，为数据科学和机器学习提供了坚实的基础。
灵活性和可扩展性：
Python支持多种编程范式，易于与其他语言集成，便于在需要时进行性能优化。
综上所述，Python因其易学、丰富的工具链、跨平台能力、社区支持以及科学计算的传统，成为人工智能领域的主要编程语言。
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