为什么人工智能用Python

1. 为什么人工智能用Python

这属于一种误解，人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数（当然，也有一定的条件限制）。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。

2. 为什么人工智能用 Python

在人工智能上使用Python编程语言的优势
1.优质的文档
2.平台无关，可以在现在每一个版本上使用
3.和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
4.Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
5.Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
6.对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
7.最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。
AI的Python库
总体的AI库
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法
pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎
SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。
EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎（负极大值，置换表、游戏解决）
机器学习库
PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn 旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包（numpy,scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。
MDP-Toolkit 这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算法和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析），流型学习方法（局部线性嵌入），集中分类，概率方法（因子分析，RBM),数据预处理方法等等。
自然语言和文本处理库
NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
Python势必成为人工智能时代的新宠儿，Python这门学科也将引入大量的学习者，任何行业的成功人士当属那些先行者，人工智能的浪潮还未席卷，选择Python这门学科就是有先见之明。

3. 为什么人工智能用Python

Python借助AI和数据科学，目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置，可以说Python基本上与AI已经紧密捆绑在了一起了。为什么人工智能开发要使用到python语言？小编认为基于以下几个原因：
简洁高效
Python作为一门编程语言，对于程序员来说，想要从事AI和机器学习相关的工作，Python是再合适不过的选择。简洁优美、开发效率高，Python语言已经得到了越来越多公司的青睐，很多公司都开始选用Python进行网站Web、搜索引擎、云计算、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。
可移植性强
Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。
庞大的标准库
Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程，标准库确实很庞大。
有的语言过于依赖背后金主的商业支持，好的时候风光无限，一旦被打入冷宫，连生存下去都成问题。更多的语言，刚刚取得一点成功，就迫不及待的想成为全能冠军，在各个方向上拼命的伸展触角，特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极，不惜将核心语言改得面目全非，终将变成谁都无法掌控的庞然大物。
相比之下，Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。Python之所以在战略定位上如此清晰，战略坚持上如此坚定，归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。因此稳坐人工智能语言头把交椅Python也是实至名归。

4. 为什么人工智能用Python

1)Python是解释语言，写程序较方便
对于想要做机器学习的人来说，最重要的莫过于写程序方便了，它对模型的修改操作较多，然而Python可以在短时间内完成，解释语言有天生的优势，不需要编译时间，这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
2)Python的开发生态成熟，可以使用的库也很多
Python灵活的语法也使文本操作、list/dict等非常实用的功能高效实现，配合lamdba等使用更是方便，这也是Python良性生态背后的一大原因，对比来说，Lua虽说也是解释语言，但很难做到Python这样，原因一是因为Python现如今已经占领了大部分市场，原因二在于它本身种种反常识的设计，比如全局变量。
3)Python效率超高
解释语言的发展已然超过了很多人的想象，比如像list 
comprehension的语法都是贴近内核实现的，除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率，最后得益于Python对C的接口，很多像gnumpy、theano这样搞笑、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调试的效率还要高。

5. 做人工智能为什么用Python？

做人工智能用Python语言，因为它有以下几点优势：
优质的文档，Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档
平台无关，可以在现在每一个Lnix版本上使用，由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上。
和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速，Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
Python有许多图像加强库。
Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
最后，它是开源的，可以得到相同的社区支持。Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

6. 为什么人工智能用 Python

人工智能为什么要用Python语言?
1. Python除了极少的事情不能做之外，其他基本上可以说全能，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等都可以做。
2. Python是解释语言，程序写起来非常方便，写程序方便对做机器学习的人很重要。
3. Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样。
4. Python效率超高，解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇。

7. 为什么人工智能用 python？

Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，非常适合快速开发，Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均处于先进地位！
中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，对人才的需求也在同步急剧增长，如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。可见Python在人工智能领域的重要性，那么，做人工智能为什么要学Python呢？
人工智能为什么要用Python语言?
1. Python除了极少的事情不能做之外，其他基本上可以说全能，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等都可以做。
2. Python是解释语言，程序写起来非常方便，写程序方便对做机器学习的人很重要。
3. Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样。
4. Python效率超高，解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇。

8. 为什么人工智能用Python

这属于一种误解，人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
Python是这些库的API
binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C
API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数（当然，也有一定的条件限制）。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API
binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。