为什么人工智能用python

‘壹’ 为什么人工智能一定要学python

相信大家一定多少知晓人工智能的概念。这几年，人工智能这个词可以说是经常被提到。对比大数据和云计算，人工智能的优势在于从业时间越长越赚钱，并且不会因为年龄的增长导致开发遇到瓶颈而艰难转行，甚至现在很多的程序员都将人工智能作为自己转行的目标。我国的人工智能行业正处于一个创新发展时期，很多的年轻大学生都将人工智能行业作为自己毕业后工作的首选行业，因为这个行业未来的发展前景会很好。
不过当我们决定要踏足这个行业的时候，问题就会出现，我们应该如何入手呢？相信大家都知道，想要进入人工智能行业，编程语言的学习是必不可少的，而Python更是想要踏足人工智能行业的必备知识，那么为什么人工智能一定要学习Python呢？
在这之前，我们首先要了解Python。Python自上世纪90年代诞生，最初只是设计用来编写自动化脚本的语言，发展到今天，Python已经成为广泛的应用于系统管理任务和web编程的一种动态的、面向对象的脚本语言。它具有丰富和强大的库，被人亲切的称为胶水语言，因为它能够将其它语言制作的各种模块连接在一起。
那么为什么我们学习人工智能就一定要学习Python呢？
首先一点，Python代表了适应未来的一种趋势。我们都知道，计算机语言是经过长时间的发展才形成现今这种多种语言并存的百花齐放的局面，而Python作为一种脚本语言，具有易学、易维护等优点，同时，经过了十几二十年的发展，Python现在支持的领域非常的广，大到航空航天系统，小到小游戏的开发，我们都可以看到Python的身影，可以说，Python就是未来适应于各行各业的计算机语言。
其次一点，Python同样可以作为web开发。相信很多人都知道，现在用来做web开发的语言有很多，比如Java和PHP，和Java相比，PHP更简单，因此很多人都喜欢使用PHP，但同Python一比较，PHP似乎丝毫没有优势可言。使用Python，我们的代码更快更稳定，因为它独特的Django框架，能够大幅度提升我们的代码编写速度以及稳定性。
最后，和其它语言相比，Python从业人员的平均薪水是最高的，有数据表明，2016年美国的开发人员的薪水，Python类以107000美元位居第二位，可以说薪水待遇非常的好，所以，学习Python绝对不会错。
以上几点，就是小编为大家介绍的人工智能中学习Python的原因，从中我们可以看到，Python语言有很多的优势，尤其是现在在人工智能领域，Python的地位可以说是独一面，掌握了Python，你也就相当于半只脚踏入了人工智能的大门。

‘贰’ 为什么学人工智能一定要学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。

‘叁’ 为什么人工智能要学python

python有很多优势：

• 程序编写简洁快速

• 入门简单功能强大

• 语法表达优美易读

• 代码开发效率很高

• Google开源机器学习框架：TensorFlow

• 开源社区主推学习框架：Scikit-learn

• 网络开源深度学习框架：Paddle

• 以上框架均为Python语言开发，而且Python还有很多优质的文档、丰富的AI库、机器学习的库、自然语言和文本处理的库；

Python可以应用的领域：后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等。

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北大青鸟中博软件学院python课堂实拍

‘肆’ python为什么适合用于人工智能

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。

‘伍’ 为什么人工智能要用python

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。
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

‘陆’ 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。

‘柒’ 人工智能为什么要用Python

人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,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。Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB等也能搞科学计算,但是软件要钱,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...

‘捌’ 人工智能为什么用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。
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