aipython

⑴ 为什么做AI的都选python

相对于其他语言：
1、更加人性化的设计
Python的设计更加人性化，具有快速、坚固、可移植性、可扩展性的特点，十分适合人工智能;开源免费，而且学习简单，很容易实现普及;内置强大的库，可以轻松实现更大强大的功能。
2、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。
3、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饭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，流型学习方法，集中分类，概率方法，数据预处理方法等等。
4、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具有丰富而强大的库，能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起，因此，Python编程对人工智能是一门非常有用的语言。可以说人工智能和Python是紧密相连的。如果你想要抓住人工智能的风口，Python是必不可少的助力。

人工智能上使用Python比其他编程语言的好处
1、优质的文档
2、平台无关，可以在现在每一个*nix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、它是开源的。可以得到相同的社区支持。
AI的Python库
一、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）
二、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饭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。

⑵ 为何人工智能(AI)首选Python

1、为什么人工智能(AI)首选Python？
读完这篇文章你就知道了。咱们看谷歌的TensorFlow基本上全部的代码都是C++和Python，其余语言通常只有几千行 。若是讲运行速度的部分，用C++，若是讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？python
Python虽然是脚本语言，可是由于容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，可是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很天然的，简单高效。程序员
Python有很是多优秀的深度学习库可用，如今大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。

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2、Python现状与发展趋势
python如今的确已经很火了，这已经是一个不须要争论的问题。若是说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年以后，趋势已经很是明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 以后，Python 做为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，将来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

Python 已是数据分析和 AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。框架

Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户能够预期的增加，它还有机会在多个领域里登顶。编程语言

3、Python与人工智能
若是要从科技领域找出最大的变化和革新，那么咱们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为我的、企业、国家乃至全球提供了新的经济增加点，上到谷歌、苹果、网络等巨头，下到各种创业公司，人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间，图片自动归类、人脸识别已经成为很是通用的功能，天然语言做为一种交互方式正在被各类语音助理普遍运用，无人车驾驶日新月异，AlphaGo打败围棋冠军，仿生机器人的技术迭代，将来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。工具

Python做为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率很是高，Python有很是强大的第三方库，基本上你想经过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大下降开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少许代码能够作不少事，这就是为什么人工智能(AI)首选Python。学习

⑶ 人工智能和python有什么关系

提到人工智能就一定会提到Python，有的初学者甚至认为人工智能和Python是划等号的，其实Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，开始时是用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。而人工智能通俗讲就是人为的通过嵌入式技术把程序写入机器中使其实现智能化。显然人工智能和Python是两个不同的概念。人工智能和Python的渊源在于。就像我们统计数据或选择用excel制作表格时，因为在需要用到加减乘除或者、函数等时，只需要套用公司就可以。因为SUM、AVERAGE等这样的函数运行的背后，是C++/C#等语言已经编写好了代码，所以Excel只是工具和展现形式并不是它做计算。同理在学习人工智能时Python只是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算的主要模块并不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆复杂的C++
/ CUDA程序。
深度学习人工智能时，自己计算太复杂，还要写C++代码操作，这时程序员就想要不搞一套类似复杂的Excel配置表，直接搭建神经网络、填参数、导入数据，一点按钮就直接开始训练模型、得出结果。这个方法简单实用可是神经网络搭建起来太复杂，需要填写的参数太多，各种五花八门的选项也很难做成直观的图形工具。只能用一个类似Python的相对好用的语言，通过简化的程序代码来搭建神经网络、填写参数、导入数据，并调用执行函数进行训练。通过这种语言来描述模型、传递参数、转换好输入数据，然后扔到复杂的深度学习框架里面去计算。那么为什么会选择Python?科学家们很早就喜欢用Python实验算法，也善于使用numpy做科学计算，用pyplot画数据图。恰好Google内部用Python也非常多，所以采用Python也是必然的。除Python外，实际上TensorFlow框架还支持JavaScript、c++、Java、GO、等语言。按说人工智能算法用这些也可以。但是官方说了，除Python之外的语言不一定承诺API稳定性。所以人工智能和Python就密不可分了。单说人工智能的核心算法，那是是完全依赖于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，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，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。Python一直都是科学计算和数据分析的重要工具，Python是这些库的API
binding，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，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。都说时势造英雄，也可以说是人工智能和Python互相之间成就者对方，人工智能算法促进Python的发展，而Python也让算法更加简单。

⑷ Python和人工智能有什么关系

Python是一种计算机程序设计语言，是一种动态的、面向对象的脚本语言，刚开始用于编写自动化脚本，随着版本的更新以及推进，Python可以应用在独立、大型项目的开发工作中，而人工智能就是人为通过嵌入式技术将程序写入机器中让其实现智能化状态，所以说人工智能和Python属于完全不同的概念。
人工智能与Python的关系其实很简单，简单的来说学习人工智能的时候Python就是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算，主要的模块并不是说完全应用Python，真正起到作用的程序有很多，需要他们共同协作的情况下才可以完成。
利用Python这门相对于好用的编程语言，通过简单的程序就可以轻松搭建神经网络、填写参数、导入数据等，并且调用执行函数进行连续。为什么会选择使用Python?
用Python实验算法，善于使用Python做科学运算，而且Google内部用Python也是非常多的，采用Python是非常必要的事情。同时Python可以保持API稳定性，因此Python人工智能之间有着密不可分的关系。

⑸ 为什么做AI的都选Python

为什么人工智能要用Python？总结了以下三个原因。

1、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。因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。

当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——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，有很多库可以用

Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（bbs.cnite.cn），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。

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，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。

3、Python效率超高

解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖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这样高效、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写一个月调优的效率还要高。

以上就是总结的人工智能要用Python的三个原因。