本文目录一览：
- 1、为什么说python将是人工智能时代的最佳编程语言
- 2、为何人工智能(AI)首选Python？
- 3、python适合做人工智能的编程语言吗？
- 4、为什么Python被认为是AI和机器学习的最好语言
- 5、为什么python是人工智能最好的语言
- 6、为什么说python是人工智能的首选语言
为什么说python将是人工智能时代的最佳编程语言
近几年来，Python可谓大出风头，语法简洁、功能强大、胶水语言是人们对Python的普遍认知。学习Python就业机会多、薪资待遇好，是人们不断加入Python开发行列的动力。很多人疑惑为什么Python能够成为人工智能和机器学习的最佳编程语言？接下来就给大家分析下。
代码少。Python减少了执行函数时通常使用的代码数量，它着重于简化代码并使其易于阅读。除此之外，还有许多基于AI和ML的复杂算法，Python与AI的结合将大大减少开发人员必须处理的代码数量。
2、灵活性高。开发的任何应用程序都应该兼容多个操作系统，而只要稍加调整，Python就可以使相同的代码在各个操作系统上都能工作。这节省了开发人员为每个操作系统单独创建复杂代码的大量时间，也节省了大量的测试和调试时间。此外，在使用Python时，你还可以连接不同的数据结构，从而使其易于用于所有需求。
3、丰富而强大的库。拥有众多的软件库选择是Python成为人工智能最受欢迎的编程语言的主要原因之一。软件库由 PyPi等不同源发布的模块或模块组组成，其中包括预先编写的代码片段，允许用户访问某些功能或执行不同操作。机器学习需要连续地进行数据处理，Python库允许访问、处理和转换数据。比如Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Keras等都是机器学习和人工智能领域使用最为广泛的软件库。
入行门槛低。Python在解决问题方面也提供了更大的灵活性，这对于初学者和经验丰富的开发人员来说都很有用。在机器学习和人工智能领域工作意味着需要方便有效地处理大量数据，较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速掌握Python，进行人工智能开发，而且学习此语言无需花费过多精力。
如果你想从事人工智能或机器学习方向的工作，就一定要学好Python。
为何人工智能(AI)首选Python？
为何人工智能(AI)首选Python？
读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，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，用Python是很自然的，简单高效。
Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在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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二、Python现状与发展趋势
python现在的确已经很火了，这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java
和 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python
作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
Python 已经是数据分析和 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。
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 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。
三、Python与人工智能
如果要从科技领域找出最大的变化和革新，那么我们很难不说到“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，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，上到谷歌、苹果、百度等巨头，下到各类创业公司，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、人脸识别已经成为非常通用的功能，自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用，无人车驾驶突飞猛进，AlphaGo战胜围棋冠军，仿生机器人的技术迭代，未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。
Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通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，大大降低开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)首选Python。
python适合做人工智能的编程语言吗？
当然，Python是人工智能的首选语言。
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。
为什么Python被认为是AI和机器学习的最好语言
Python简单易学，通俗易懂，符合人性设计
Python的缺陷在于小众，这并不是它不能流行起来的本质问题，从简单易用的角度，Python对于复杂的人工智能是一剂清凉剂。
高效的执行在于更加普适的理解，Python的高效就在于有巨大的支撑，又能广泛被理解，这使得每一项工作获得的理解力更加强，这是其他语言无法比拟的。
仅凭这一点，Python作为AI和机器学习的最佳语言或许有些道理
为什么python是人工智能最好的语言
选择Python作为基于AI的项目有几个原因，从使用较少的代码到预构建的库。这就是为什么Python是AI和机器学习的好语言：
少代码
选择Python进行AI开发项目的一个主要优点是可以使用的代码更少。为了更好地理解这一点，与其他编程语言（如Java，Ruby和Simula）（第一种面向对象的编程语言）相比，Python可以使用通常所需的总代码量的五分之一来实现相同的逻辑。
虽然人工智能涉及多种算法，但Python提供的测试简易性使其成为竞争对手中最有效的编程语言之一。 Python使得执行所需代码变得更加容易，因此完成一项工作所需的时间更少。
灵活性
由于Python是一种动态类型语言，因此非常灵活。简而言之，这意味着没有“硬性规则”概述如何构建功能。
Python在解决问题方面也提供了更大的灵活性，这对于初学者和经验丰富的Web开发人员来说都很有用。
声望
除了最适合Web开发中的人工智能之外，由于语法比其他编程语言（如Java）更短，因此该语言易于学习。因此，Python在全球范围内越来越受欢迎，从小型企业到负责客户网站的营销机构。
它也很容易安装，并且根据Python软件基金会的说法，“现在很多Linux和UNIX发行版都包含最新的Python”，这使得它更容易上手。
预建库
无论您是经验丰富的Web开发人员还是被要求领导您的企业下一个AI开发项目，您都可以从Python的预构建库中受益。一些可以帮助您实现AI的库包括：
NumPy - 除了明显的科学用途外，NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器。
Tensorflow - TensorFlow是一个用于高性能数值计算的开源软件库。其灵活的架构允许在各种平台（CPU，GPU，TPU），桌面，服务器集群，移动和边缘设备上轻松部署计算。
ELI5 - ELI5是一个Python包，它有助于调试机器学习分类器并解释它们的预测。
Pandas - Pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使结构化（表格式，多维，可能异构）和时间序列数据的使用既简单又直观。
Theano - Theano是一个Python库，允许您定义，优化和有效地评估涉及多维数组的数学表达式。
其他库如Norvig可用于实现人工智能算法，有助于节省宝贵的时间。
为什么说python是人工智能的首选语言
为什么Python是人工智能技术首选的编程语言？
原因1：Python是一种说人话的语言
所谓"说人话"，是指这种语言：
开发者不需要关注底层
语法简单直观
表达形式一致
我们先来看几个代码的例子：
C 语言Hello World 代码：
int main(){ printf("Hello, World!"); return 0;}
Java 语言Hello World 代码：
public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ System.out.println("Hello World!"); }}
Python 语言Hello World代码：
print("Hello World!")
仅仅是一个Hello World程序，就能看出区别了，是不是？
编译 VS 解释
当然，仅仅是一个Hello World的话，C和Java的代码也多不了几行。
可是不要忘了，C和Java的代码要运行，都必须先经过编译的环节。
对于C语言来说，在不同的操作系统上使用什么样的编译器，也是一个需要斟酌的问题。一旦代码被copy到新的机器，运行环境和之前不同，还需要重新编译，而那台机器上有没有编译器还是一个问题，安装上编译器后，也许和之前最初的编译器有所区别，还得修改源代码来满足编译环境的需求……
我到底做错了什么？我只是想运行一个别人写的程序而已。
而Python则不用编译，直接运行。而且都可以不用写文件，一条条语句可以直接作为命令行运行，真的太方便了。
语言语法
和Python比，Java的语法更"啰嗦"。
从上面的例子已经可以看出，创建一个链表，Java还需要声明和逐个插入节点，而Python则可一行代码完成从链表创建到插入节点及赋值的全部操作。
Java非让你很别扭地写好几行，Python直接一句搞定。
这样的结果就是，Python写起来省事，读起来也方便。可读性远超Java。
表达风格
在10年或者更久远之前，Python经常被用来和Perl相提并论。毕竟在那个时候，C是系统级语言，Java是面向对象语言，而Python Perl则是脚本语言的双子星。
Python和Perl在设计层面有一个非常大的区别：
Python力求让不同的人在撰写同样功能实现的代码时，所用的表达形式尽量一致；
而Perl则是故意追求表达的千姿百态，让同一个人在不同地方写同样功能时所用具体形式都不同。
从哲学层面讲，Perl的追求更加自由主义，更利于释放人类的多样化天性。然而，Perl写的程序——那叫一个乱七八糟！
如果不是想成为代码诗人，或者语言大师，只是想用尽量简单直接的方法，把事情做了，首选语言确实是Python。
原因2：强大的AI支持库
矩阵运算
NumPy由数据科学家Travis Oliphant创作，支持维度数组与矩阵运算。结合Python内置的math和random库，堪称AI数据神器！有了它们，就可以放心大胆玩矩阵了！
大家知道，不管是Machine Learning，还是Deep Learning，模型、算法、网络结构都可以用现成的，但数据是要自己负责I/O并传递给算法的。
而各种算法，实际上处理的都是矩阵和向量。
使用NumPy，矩阵的转置、求逆、求和、叉乘、点乘……都可以轻松地用一行代码搞定，行、列可以轻易抽取，矩阵分解也不过是几行代码的问题。
而且，NumPy在实现层对矩阵运算做了大量的并行化处理，通过数学运算的精巧，而不是让用户自己写多线程程序，来提升程序效率。
有了Python这种：语法简洁明了、风格统一；不需要关注底层实现；连矩阵元素都可以像在纸上写公式一样；写完公式还能自动计算出结果的编程语言，开发者就可以把工作重心放在模型和算法上了。
