Python在人工智能领域之所以成为首选语言，主要基于以下几个原因：
简洁易读的语法：
Python的语法简单，易于学习和编写，有助于开发者快速实现想法。
丰富的库和框架：
Python拥有广泛的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等，这些工具极大地促进了数据分析和机器学习项目的开发。
多平台支持：
Python可以在Windows、MacOS、Linux等多种操作系统下运行，并且可以和其他语言如C++、C、Java等无缝集成，提供了灵活性和可扩展性。
高效的开发环境：
Python的开发环境允许快速迭代和原型设计，这对于人工智能研究和应用至关重要。
广泛的应用场景：
Python不仅在学术研究中广泛使用，也在工业界得到应用，从数据分析到机器学习，再到深度学习和自动化。
社区支持：
Python有一个庞大而活跃的开发者社区，提供了大量的资源和支持，有助于解决开发中遇到的问题。
尽管Python在性能上可能不如C或C++，但其易用性和快速开发的特性使其成为人工智能领域的首选编程语言。Python在人工智能领域的应用包括创建回归模型、数据可视化、调用API接口以及编写展示层逻辑等。