Pythonは現在、データ分析、機械学習、人工知能などで非常に人気のあるプログラミング言語です。無料のPythonライブラリScikit Learnは、関連する手順についてユーザーフレンドリーな手順を提供します。 人工ニューラルネットワーク（深層学習）の使用は、最近特に人気があります。
人工知能（AI）のトピックは、特にプロセスが自動化され、大量のデータが処理される分野で、今日ますます重要になっています。 この点で、特に自動車セクター、仮想開発プロセス、およびテストセクターでは、多くの可能なアプリケーションがあります。 人工知能の一部は機械学習です。 これは、従来のルールベースのエキスパートシステムでますます重要になっています。
したがって、自動車業界でPythonを使用する必要がある5つの主な理由を考え出しました。
理由1-柔軟性とコミュニティ：
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Pythonは柔軟な言語であり、コンピュータサイエンスのバックグラウンドがなくても簡単に理解できます。 Pythonは非常にシンプルで効率的なプログラミング言語です。 複雑な問題を数秒で解決できます。 あなたが機械/自動車エンジニアであるとしても、Pythonはしばしば役に立ちます。
また、非常に大きなコミュニティがあるため、コードのヘルプを探したり、既製のソースコードを入手したりするのにも役立ちます。 Pythonコミュニティははるかに多様であり、そのシンプルさで他の多くの人々に手を差し伸べてきました。
理由2–膨大な量のライブラリ：
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Pythonの巨大で協力的なコミュニティについてはすでに述べたように、基本的に、それぞれの分野で役立ついくつかのライブラリを開発した多くの人々がいます。 Tensorflow（モデルを最適化するため）、Keras（人工ニューラルネットワークのインターフェイスを提供する）、PyTorch（機械学習フレームワーク）、Pandas（データ分析用）、アニメーション化されたインタラクティブな視覚化を作成するためのMatplotlibなどのオープンソースライブラリがたくさんあります。 。
理由3–数値分析とデータ分析：
あなたが機械/自動車エンジニアであるとしても、Pythonはしばしば役に立ちます。 一次方程式と常微分方程式/偏微分方程式の問題は、問題を解析的に解くのに長い時間がかかります。 機械工学では、通常、数値解析問題の解決を通常よりも困難にする境界条件があります。
数値解析のアプリケーションは、製造、自動車、エネルギー、生産、さらには他の機械的な仕事など、さまざまな分野で行うことができます。
理由4–自動車の熱力学と効率：
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ytimgすでに知っているように、熱力学は常に自動車にとって重要な分野です。 Pythonは、古典的な熱力学的問題を解決するために使用できます。 問題が化学反応速度論であろうと流体力学であろうと、問題を解決して時間を節約するためのコードを書くことができます。 実際には、業界は問題を解決する方法や仕事を成し遂げる方法に注意を払っていません。
結局のところ、重要なのは車両の効率であり、従来の試行錯誤の方法で決定する必要はありません。
理由5–大量のデータの処理：
今日ではビッグデータとも呼ばれ、Webサイト、アプリケーション、Webアプリ、およびその他のほとんどすべてのサービスが、顧客から毎回データを収集しています。 ただし、データの管理、処理、および分析は非常に困難になります。
特に自動車環境では、シミュレーションとテストのコンテキストで大量のデータが生成され、多くの場合、自動分析が必要になります。 個々のシミュレーションまたはテスト結果の古典的な解釈に加えて、機械学習技術はモデルと結果に関する新しい視点を提供します。 多数の結果（ビッグデータ）の分析に基づいています。
これらは、Pythonが自動車産業にとってはるかに重要であり、成長し続けると私たちが考える5つの主な理由です。 私たちと対話して、Pythonとその業界でのアプリケーションについてのあなたの見解を教えてください。