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关于ai时代为什么首选python的信息

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Python为什么能成为AI时代头牌语言

Python 的胜出令人意外,因为它缺点很明显。

它语法上自成一派,让很多老手感到不习惯。

“裸” Python 的速度很慢,在不同的任务上比C 语言大约慢数十倍到数千倍不等。

由于全局解释器锁(GIL)的限制,单个Python 程序无法在多核上并发执行;Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行,很多模块需要同时维护两个不同的版本,给开发者选择带来了很多不必要的混乱和麻烦。

由于不受任何一家公司的控制,一直以来也没有一个技术巨头肯死挺 Python ,所以相对于 Python 的应用之广泛,其核心基础设施所得到的投入和支持其实是非常薄弱的。直到今天,26岁的Python 都还没有一个官方标配的 JIT 编译器,相比之下, Java 语言在其发布之后头三年内就获得了标配 JIT 。

另一个事情更能够说明问题。Python 的 GIL 核心代码 1992 年由该语言创造者 Guido van Rossum 编写,此后十八年时间没有一个人对这段至关重要的代码改动过一个字节。十八年!直到2010年,Antoine Pitrou才对 GIL 进行了近二十年来的第一次改进,而且还仅在 Python 3.x 版本中使用。这也就是说,今天使用 Python 2.7 的大多数开发者,他们所写的每一段程序仍然被26年前的一段代码牢牢制约着。

为什么python是人工智能时代第一语言?现在学就业前景如何

Python不止是人工智能领域的霸主,在网络爬虫领域的地位应该也是无可撼动的。另外还有自动化测试、运维、pythonweb等等。Pyhton流行的主要原因我总结了以下几点:

python语言优雅简单学习成本相对较低,可以快速的将概念转变为实现。这是大家最初选择的原因。

python的大量支持库,使得我们用很少的代码就可以实现很强大的功能,而无需重复造轮子。当然大量的支持库也得益于语言本身的优雅简单所带来的大量支持者

用的人多了自然就流行了

另外还有几个语言也是比较流行的。比如R、Scala都是专门为机器学习而生的。

就业前景总的来说还是非常好的:

单论人工智能领域的话,薪资待遇是非常高的。不过门槛相对较高、需求量目前并不是那么大。

网络爬虫、Pythonweb也有不小的需求量。薪资待遇相对人工智能的话还是有差距的

自动化测试、运维也有大量的需求。不过本人没有做过。应该都是作为辅助技能而存在的。

以上就是我对python的理解,希望能帮到你

为什么人工智能用 Python

Python,一种强大的计算机编程语言,对于没有学过代码的同学,Python无疑是你的最佳选择,简单易学功能强大使得它进入了世界编程语言的前四,称之为“四哥”。

Python几乎可以做各个领域各个平台,包括Web开发,网络运维,科学计算,3D游戏开发,图形界面开发,人工智能等。

我们来说说未来互联网的主流人工智能!

一、Python为什么更适合人工智能?

差不多所有的编程语言都可以用来做人工智能,比如主流的编程语言c/c++,Java等,但是为什么Python可以取代它们成为主流呢,Python还是用Java编译的,为什么儿子可以超越爸爸呢?

相对于Python而言,c/c++的运行速度比Python强了至少几倍,甚至几百几千倍,但是c/c++专业性比较强一点,写的代码也比较多;Java比c/c++速度慢点,但是可移植性是最强的,当然也可以做人工智能,但是Python为什么能取代高不成低不就Java做人工智能的主流呢?对,因为简单高效。

二、Python做人工智能的好处

1.

简单高效

2.

优质的文档

3.

强大的AI库

4.

海量的模块

人生苦短,我用Python,同样一个程序用C语言写可能要1000行代码,用Java写要100行,但是用Python写只要20行,当然在程序运行速度上来说,Python与C语言相差很大,但是由于Python的简单易学性,这个差距可忽略不记,马云:人工智能是未来的大趋势!

人工智能时代,互联网将迎来最大的浪潮,你难道不想在这浪潮中充分的展现自己吗?

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。

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。

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。