為什麼要用python
① 數據分析 為什麼用python
究其原因，主要有以下幾點：
①Python的語法簡單，代碼可讀性高，易於上手，有利於初學者學習;當我們處理數據時，我們希望使數據數字化並將其轉換為計算機可以操作的數字形式。我們可以直接使用一個行列表推導來完成，這非常簡單。
②Python在數據分析和交互，探索性計算和數據可視化方面擁有非常成熟的庫和活躍的社區，這使Python成為數據任務處理的重要解決方案。在數據處理和分析方面，Python具有numpy，pandas，Matplotlib，scikit-learn，IPython和其他出色的庫和工具，尤其是pandas在數據處理方面具有絕對優勢。
③Python具有很強的通用編程能力，這與別的編程語言不同。Python不僅在數據分析方面功能強大，而且在爬蟲，web，運維甚至游戲等領域也發揮著非常重要的作用。公司只需一項技術即可完成所有服務，這有利於業務整合並可以提高工作效率。
④Python是人工智慧的首選編程語言。在人工智慧時代，Python已成為最受歡迎的編程語言。得益於Python語法簡潔，豐富的庫和社區，大多數深度學習框架都優先支持Python語言。
② 為什麼做AI的都選Python
為什麼人工智慧要用Python？總結了以下三個原因。
1、Python是解釋語言，程序寫起來非常方便
寫程序方便對做機器學習的人很重要。因為經常需要對模型進行各種各樣的修改，這在編譯語言里很可能是牽一發而動全身的事情，Python里通常可以用很少的時間實現。舉例來說，在C等編譯語言里寫一個矩陣乘法，需要自己分配操作數（矩陣）的內存、分配結果的內存、手動對BLAS介面調用gemm、最後如果沒用smart pointer還得手動回收內存空間。Python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。
當然現在很多面向C/C++庫已經支持託管的內存管理了，這也讓開發過程容易了很多，但解釋語言仍然有天生的優勢——不需要編譯時間。這對機器學習這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
2、Python的開發生態成熟，有很多庫可以用
Python靈活的語法還使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常實用的功能非常容易高效實現（bbs.cnite.cn），配合lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態背後的一大原因。
相比而言，Lua雖然也是解釋語言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣，一是因為有Python這個前輩佔領著市場份額，另一個也因為它本身種種反常識的設計（比如全局變數）。不過借著Lua-Python bridge和Torch的東風，Lua似乎也在寄生興起。
3、Python效率超高
解釋語言的發展已經大大超過許多人的想像。很多比如list comprehension的語法糖都是貼近內核實現的。除了JIT之外，還有Cython可以大幅增加運行效率。最後，得益於Python對C的介面，很多像gnumpy，theano這樣高效、Python介面友好的庫可以加速程序的運行，在強大團隊的支撐下，這些庫的效率可能比一個不熟練的程序員用C寫一個月調優的效率還要高。
以上就是總結的人工智慧要用Python的三個原因。
③ 人工智慧為什麼用python
人工智慧作為現如今IT行業最火爆的詞彙之一，受到來自社會各界的關注。
為什麼學習人工智慧一定要用Python呢，我這里簡單的分析一下。
1、人生苦短，我用Python：簡單、高效、易入門
2、Python具有豐富而強大的庫，昵稱膠水語言
3、python應用領域廣泛，上天支持航天航空系統開發，下至小游戲開發，幾乎無所不能。
Python擁有豐富的工具庫
Python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。以Python可視化必知基本庫matplotlib為例，光是它的官方gallery就有26個大類527個樣式，無論是數量還是質量都能碾壓市面上大部分同功能軟體。
Python做數據分析簡單高效
Python具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，Python有些非常強大的數據分析能力，並且還可以利用Python進行爬蟲、寫游戲以及自動化運維，在這些領域中有著很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利於各個業務之間的融合。
Python簡單易學
Python語法簡單，代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛入門的朋友去學習。我們在處理數據的時候，一般都希望數據能夠轉化成可運算的數字形式，這樣不管是沒學過編程的人還是學過編程的人都能夠看懂這個數據。如果想做出各種好看的圖表，使用Python可視化類工具就可以，幾行代碼，省時省力，還具有交互功能。如果需要調整也只要修改代碼，不用費心費力重新做圖。
④ 為什麼用python
Python語言
首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序，都是為了讓計算機幹活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言，干同一個活，編寫的代碼量，差距也很大。
比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。
所以Python是一種相當高級的語言。
你也許會問，代碼少還不好？代碼少的代價是運行速度慢，C程序運行1秒鍾，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。
那是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單？表面上來說，是的，但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學的，所以，高級程序語言不等於簡單。
但是，對於初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python，你就不用擔心學了會沒用。
用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的；可以做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。總之就是能幹很多很多事啦。
Python當然也有不能乾的事情，比如寫操作系統，這個只能用C語言寫；寫手機應用，只能用Swift/Objective-C（針對iPhone）和Java（針對Android）；寫3D游戲，最好用C或C++。
如果你是小白用戶，滿足以下條件：
會使用電腦，但從來沒寫過程序；
還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識；
想從編程小白變成專業的軟體架構師；
每天能抽出半個小時學習。
不要再猶豫了，加企鵝一六二二中間四七九最後四三五帶你一步一步學習python.
准備好了嗎？
自學視頻資料：http://tieba..com/p/5040689608?pid=105568036467&cid=0#105568036467
⑤ 為什麼人工智慧要用Python
近幾年來，Python可謂大出風頭，語法簡潔、功能強大、膠水語言是人們對Python的普遍認知。學習Python就業機會多、薪資待遇好，是人們不斷加入Python開發行列的動力。很多人疑惑為什麼Python能夠成為人工智慧和機器學習的最佳編程語言？接下來就給大家分析下。
代碼少。Python減少了執行函數時通常使用的代碼數量，它著重於簡化代碼並使其易於閱讀。除此之外，還有許多基於AI和ML的復雜演算法，Python與AI的結合將大大減少開發人員必須處理的代碼數量。
2、靈活性高。開發的任何應用程序都應該兼容多個操作系統，而只要稍加調整，Python就可以使相同的代碼在各個操作系統上都能工作。這節省了開發人員為每個操作系統單獨創建復雜代碼的大量時間，也節省了大量的測試和調試時間。此外，在使用Python時，你還可以連接不同的數據結構，從而使其易於用於所有需求。
3、豐富而強大的庫。擁有眾多的軟體庫選擇是Python成為人工智慧最受歡迎的編程語言的主要原因之一。軟體庫由 PyPi等不同源發布的模塊或模塊組組成，其中包括預先編寫的代碼片段，允許用戶訪問某些功能或執行不同操作。機器學習需要連續地進行數據處理，Python庫允許訪問、處理和轉換數據。比如Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Keras等都是機器學習和人工智慧領域使用最為廣泛的軟體庫。
入行門檻低。Python在解決問題方面也提供了更大的靈活性，這對於初學者和經驗豐富的開發人員來說都很有用。在機器學習和人工智慧領域工作意味著需要方便有效地處理大量數據，較低的准入門檻可讓更多的數據科學家快速掌握Python，進行人工智慧開發，而且學習此語言無需花費過多精力。
如果你想從事人工智慧或機器學習方向的工作，就一定要學好Python。
⑥ 為什麼要學 Python
你好，有一定的事實證明，Python語言更適合初學者，Python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程序語言入門困難的語法屏障，初學者在學習Python的同時，還能夠鍛煉自己的邏輯思維，同時Python也是入門人工智慧的首選語言。
學習編程並非那麼容易，有的人可能看完了Python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合項目才是學好一門編程語言的關鍵。可以選擇報班入門，一般在2W左右，根據自己的實際需要實地了解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。
⑦ 人工智慧為什麼要用Python
人工智慧的核心演算法是完全依賴於C/C++的,而且Python歷史上也一直都是科學計算和數據分析的重要工具。Python雖然是腳本語言,但是因為容易學,迅速成為科學家的工具(MATLAB等也能搞科學計算,但是軟體要錢,且很貴),從而積累了大量的工具庫、架構,人工智慧涉及大量的數據計算...
⑧ 為什麼使用Python，Python應用場景
因為Python是通用的。
⑨ python為什麼那麼火列舉一下你們學python的理由....
Python火的原因在於其優點很多。
優點如下：
1、面向對象廣
從根本上講，Python是一種面向對象的語言。它的類模塊支持多態、操作符重載和多重繼承等高級概念，並且以Python特有的簡潔的語法和類型，OOP十分易於使用。事實上，即使你不懂這些術語，仍會發現學習Python比學習其他OOP語言要容易得多。
2、免費
Python的使用和分發是完全免費的。就像其他的開源軟體一樣，例如，Tcl、Perl、Linux和Apache。你可以從Internet上免費獲得Python系統的源代碼。復制Python，將其嵌入你的系統或者隨產品一起發布都沒有任何限制。實際上，如果你願意的話，甚至可以銷售它的源代碼。
但是"免費"並不代表"無支持"。恰恰相反，Python的在線社區對用戶需求的響應和商業軟體一樣快。而且，由於Python完全開放源代碼，提高了開發者的實力，並產生了一個很大的專家團隊。盡管學習研究或改變一個程序語言的實現並不是對每一個人來說都那麼有趣，但是當你知道還有源代碼作為最終的幫助和無盡的文檔資源是多麼的令人欣慰。你不需要去依賴商業廠商。
3、可移植
Python的標准實現是由可移植的ANSIC編寫的，可以在目前所有的主流平台上編譯和運行。例如，如今從PDA到超級計算機，到處可以見到Python在運行。Python可以在下列平台上運行：
Linux和UNIX系統
微軟Windows和DOS（所有版本）
MacOS（包括OSX和Classic）
BeOS、OS/2、VMS和QNX
實時操作系統，例如，VxWorks。Cray超級計算機和IBM大型機。運行PalmOS、PocketPC和Linux的PDA
運行WindowsMobile和SymbianOS的行動電話。
4、功能強大
從特性的觀點來看，Python是一個混合體。它豐富的工具集使它介於傳統的腳本語言（例如，Tcl、Scheme和Perl）和系統語言(例如，C、C++和Java)之間。Python提供了所有腳本語言的簡單和易用性，並且具有在編譯語言中才能找到的高級軟體工程工具。不像其他腳本語言，這種結合使Python在長期大型的開發項目中十分有用。
5、可混合
Python程序可以以多種方式輕易地與其他語言編寫的組件"粘接"在一起。例如，Python的C語言API可以幫助Python程序靈活地調用C程序。這意味著可以根據需要給Python程序添加功能，或者在其他環境系統中使用Python。
例如，將Python與C或者C++寫成的庫文件混合起來，使Python成為一個前端語言和定製工具。就像之前我們所提到過的那樣，這使Python成為一個很好的快速原型工具；首先出於開發速度的考慮，系統可以先使用Python實現，之後轉移至C，根據不同時期性能的需要逐步實現系統。
6、使用簡單
運行Python程序，只需要簡單地鍵入Python程序並運行就可以了。不需要其他語言（例如，C或C++）所必須的編譯和鏈接等中間步驟。Python可立即執行程序，這形成了一種互動式編程體驗和不同情況下快速調整的能力，往往在修改代碼後能立即看到程序改變後的效果。
Python提供了簡潔的語法和強大的內置工具。實際上，Python曾有種說法叫做"可執行的偽代碼"。由於它減少了其他工具常見的復雜性，當實現相同的功能時，用Python程序比採用C、C++和Java編寫的程序更為簡單、小巧，也更靈活。
為什麼要學Python？
對於技術人員來說，這算是技術儲備，就算現在用不到它，還是要拿來玩一玩，了解它的特性。
對於一個程序員來說，開拓視野很重要，多嘗試幾門語言沒有任何壞處。學習其他的語言有助於你跳出自己之前的局限來看問題。語言限制了你的表達，也限制了你思考問題的方式。多了解一些不同的編程範式，有助於你加深對編程語言的了解。沒有什麼壞處。只是蜷縮在自己熟悉的東西里永遠無法提高。
當然對於大部分人來說，比如大學生在學校里學都是為了過這門課，或者跟風趕時髦。我覺得真正感興趣的人是少數吧。
⑩ 為什麼現在很多人都使用Python語言有什麼優勢
Python的優勢很多人都知道，那就是真的非常簡單。Python語法對於初學者是比較友好的，入門相對於比較簡單。因此，很多培訓機構將Python作為了面向中小學生的一種編程語言課程，它被稱為膠水語言，能夠把用到其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。
使用Python快速生成程序的原型，然後對其中特別要求部分，用合適的語言進行改寫，比如說3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求比較高，可以用C、C++進行重寫，然後封裝為python可以調用的擴展類庫。