Python 是目前开发人员使用最广泛的编程语言之一。Guido Van Rossum 在 1991 年创建了它，从一开始，它就与 C++、Java 和其他语言一起成为最受欢迎的语言之一。
在我们寻找人工智能或神经网络的最佳编程语言的过程中，Python 占据了很大的领先地位。让我们看看为什么 Python 人工智能是世界上最令人兴奋的想法之一。
Python 的特点和优势
Python 可以被描述为一种解释语言，简单来说，这意味着它在执行之前不需要编译成机器语言指令，并且它能够被程序员直接用来执行程序。这使得它成为一种足够的语言，可以使用基于硬件可以理解的现有机器本机代码的仿真器或虚拟机。
它是一种高级编程语言，用于复杂的场景。高级语言处理数组、变量、对象和复杂的算术、布尔表达式，以及计算机科学中的其他抽象概念，以便更加完整，从而增加它们的使用。
Python 也被认为是一种通用编程语言，这意味着它能够跨技术和领域使用。
Python 还附带了动态类型系统和自动内存管理，支持各种编程技术，例如面向对象、函数式、命令式和过程式，这里仅举几个例子。
Python 对每个操作系统都是可访问的，并且有一个名为 CPython 的开源产品，它越来越受欢迎。
现在让我们考虑一下使用 Python 创建人工不雅的方式，它为我们提供了优于其他编程语言的优势。
人工智能与 Python:为什么？
Python 是所有编程语言中最简单的语言，实际上，与其他 OOP 语言相比，它只有五分之一。这就是为什么它是目前市场上最知名的语言之一。
- Python 附带了预构建的库，如用于执行科学计算的 Numpy、用于高级计算的 Scipy 和用于机器学习的 Pybrain(Python 机器学习)，使其成为人工智能的顶级语言之一。
- 全球的 Python 开发人员通过教程和论坛提供广泛的支持和帮助，帮助程序员比另一种流行语言容易得多。
- Python 是独立于平台的，因此是各种平台和技术中适应性最强、最广为人知的选项之一，对编码基础的修改很少。
- Python 在其他程序中具有最大的灵活性，可以选择 OOPs 方法和脚本。此外，您可以使用集成开发环境来搜索所有代码，这对于那些苦于不同算法的开发人员来说是一件好事。
解读 Python 和人工智能
Python 和其他程序如 NumPy science kit-Learn iPython Notebook 和 matplotlib 为启动 AI 项目提供了基础。
NumPy 用于存储广义数据，它由一个 N 维数组和集成 C/C++代码、傅立叶变换、随机数功能和许多其他功能的工具组成。
另一个要研究的库是 pandas，这是一个开源库，为用户提供易于使用的数据结构和使用 Python 的分析工具。
Matplotlib 是一个不同的服务，它是 2D 生产高质量出版物的绘图库。Matplotlib 可用于访问多达六个图形用户界面工具、网络应用服务器以及 Python 脚本。
下一步是研究 k-means 聚类。你可以找到决策树的基础。连续数值预测、逻辑回归等等。最常用的 Python 人工智能库有 AIMA、pyDatalog、SimpleAI、EasyAi 等。有很多 Python 机器学习库，比如 PyBrain、MDP、scikit、PyML。
让我们更深入地研究一下用于人工智能的不同 Python 库，以及使用这种编程语言来创建人工智能的原因。
面向通用人工智能的 Python 库
- AIMA - Python 算法实现直接来自 Russell 以及 Norvig 的《人工智能:一种现代方法论》
- pyDatalog-Python 中的逻辑编程引擎
- SimpleAI -各种人工智能算法的 Python 实现在“人工智能，一种现代方法”中进行了解释。它的主要目标是提供直观的、记录良好的、经过测试的库。
- EasyAI -一个简单的 Python 引擎，允许两个玩家使用 AI 玩游戏(游戏求解用 Negamax 和换位表)。
面向机器语言的 Python
让我们看看 Python 用于机器学习的原因，以及它为此提供的各种库。
- PyBrain -是一个简单而灵活的算法，用于执行机器学习任务。它还充当 Python 的可扩展机器学习库，为测试和评估算法提供了一系列预定义的环境。
- PyML -一个用 Python 开发的双向框架，专注于支持向量机和其他基于内核的方法。它可以在 Linux 和 Mac OS X 上访问。
- Scikit-learn -可以说是利用 Python 进行数据分析的有效工具。这是一个完全免费的开源库。它是使用最广泛的通用机器学习库。
- MDP - Toolkit 一个不同的 Python 数据处理框架，易于扩展，包含各种无监督和有监督的学习算法和其他用于数据分析的计算单元，可以组合起来创建数据处理序列和更复杂的前馈网络。新算法的实现很简单。可用算法的数量不断增长。它包括信号处理技术(主成分分析、独立成分分析以及慢特征分析)、多种学习方法(Hessian 局部线性嵌入)以及许多分类方法、概率技术(因子分析、RBM)和数据预处理技术等等。
用于自然语言和文本处理的 Python 库
- NTLK -开源 Python 模块文档和语言数据，在自然文本处理和分析方面进行研究。有一些软件可以与 Windows、Mac OSX 和 Linux 一起工作。
Python 优于其他流行语言
现在让我们看看 Python 与其他用于人工智能的语言(如 C++和 Java)相比有什么不同。
面向人工智能的 Python 与 C++的比较
- 对于人工智能来说，Python 是比 C++更知名的编程语言，并且以开发者 57%的多数票领先。这是因为 Python 易于掌握和使用。凭借其众多的库，它还能够用于分析数据。
- 就性能而言，C++优于 Python。这是因为 C++具有静态类型语言的优势，这意味着在运行时没有任何类型错误。C++还创建了更小更快的运行时代码。
- Python 是一种活动的(而不是静态的)语言，它降低了协作的复杂性，因此您可以用更少的代码行创建函数。与大多数编译器执行特定优化并特定于特定平台的 C++相反，Python 代码几乎可以在每个平台上执行，而不必依赖它来设置特定的配置。
- GPU 加速计算的兴起为并行提供了能力，这导致了像 CuDNN 和 CUDA 这样的库的发展。Python，以及 cuDNN，Python 相对 C++有优势。这意味着机器学习应用中所需的越来越多的计算量被转移到了图形处理器上。结果是，无论你认为 C++可能有什么性能优势，都变得越来越无关紧要。
- 就编程的简单性而言，Python 优于 C++，尤其是在新手开发者中。C++是一种低级语言，需要更多的经验和知识来掌握。
- Python 的语法很容易理解，并且更容易使用自然和简单的 ETL(提取、转换、加载和提取)过程。这意味着与 C++相比，它的开发更快，允许开发人员评估机器学习技术，而不需要匆忙开发它们。
与 C++和 Python 相比，在语法方面，Python 有优势，更适合 AI。凭借其简单的语法和可读性，它可以促进先进的机器学习算法的快速测试，以及一个活跃的社区，辅助工具的合作，如 Jupyter 笔记本电脑和谷歌 Colab。Python 获奖。
结论
Python 是 AI 编程语言的一个关键部分，因为它有很好的框架，比如 Python 中的 scikit-learn-Machine Learning 几乎满足了这个领域的所有需求，以及 D3.js 数据驱动文档 js。它是最高效和用户友好的可视化工具之一。
除了框架之外，Java 的快速原型化使 Java 成为一种不可错过的重要语言。AI 需要大量的研究，这就是为什么没有必要为 Java 准备一个 500 KB 的样板来测试一个创新的想法，但是它永远无法完成这个项目。在 Python 中，几乎每一个概念都可以用二三十行代码轻松验证(与使用库的 JS 相同)。这使得它成为一种极其有用的语言来帮助人工智能的发展。
这就是为什么很明显 Python 是世界上顶级的 AI 编程语言。除了是顶级的人工智能编程语言之外，Python 对其他各种目标也有价值。
