プログラムはプロのエンジニアから趣味でアプリ作成を行う人まで、多くの人にさまざまな種類の言語が使用されています。大規模開発のjavaが最近では見直され始めたことや、もっと深く言語を知りたいとC言語まわりを勉強し始める人も多いです。そして、最近では特に注目されている言語と分野があります。それが機械学習（AI）と呼ばれる分野です。機械学習は、pythonの他にjava、Ruby、C++などの言語で使用されます。しかし、注目されている言語としてはpython一択と言われています。
なぜpythonが機械学習の代表言語として扱われているのか。それはpythonによって言語としてできるプログラムの幅に理由があります。C言語はほとんどの言語の元になった言語であり、javaは手間さえかければどんなものでも作ることができます。しかし、言語ごとに得意としているものが違い、実際、C言語にある関数はjavaにはありません。その点で言えば、プログラムの表示する式（コード）などがpythonはjavaに似ていたりします。それはpythonがオブジェクト指向の言語であることとも関係しています。
しかし、実行方式は違うことやpythonのほうが簡易的に式を書けるので、より実践的な数値計算や研究分野に向いているといわれているのです。そのため、最新の研究成果を反映することやモジュールの使用などを踏まえると、pythonの使用が機械学習の研究では標準となるわけです。これは研究や権威というものとも少なからずかかわっています。
何もないところに実験をして積み上げるのと、すでに研究されていて、さらに新しい切り口や方法を積み重ねるのでは後者のほうが研究としての進展がより確かなものとなります。現代の科学パラダイムではすでに当たり前のものとして研究や実験が行われるからこそ、それを記述する言語や使用言語がより発展しやすく使いやすいものになるのは当然ともいえます。
また、趣味レベルで機械学習を行う人がpythonを使う理由、というよりも使わざるを得ない理由があります。それは、他の言語を使用した機械学習は個人では非常に難しいのと、あらゆる工程を一人で構築しなくてはいけないからです。例えば、統計を利用して声を学習させた上で、読み上げのプログラムを作るとしましょう。そうすると、ライブラリを一から作る必要が出てきて、音周りのシステム作りもすべて独学で完成させなければならなくなります。なにより、簡易的に使用できるライブラリの存在は初心者や趣味のセミプロの方にとっては、ないとまず作ることが難しいものです。そして、新しくできていくプログラムの構想や使用方法、ライブラリ、統計などが最新のもので使用できるのもpythonであるということになります。pythonはLinux環境が必要であるため、コマンドプロンプトの使用が行えることも条件の一つになります。javaやPHPなどよりも意外とハードルが高いといわれています。そのため、機械学習に興味を持ってプログラミング言語を学んだり、プログラムを実際に行いたい人にとっては、環境構築や時間の使い方が大事になります。
