为什么做AI的都选Python？

1. 为什么做AI的都选Python？

您好，这主要是因为Python在处理人工智能方面有优势，所以很多人都会这么选择。
以后您如果再遇到类似的问题，可以按照下面的思路去解决：
1、发现问题:往往生活在世界中，时时刻刻都处在这各种各样的矛盾中，当某些矛盾放映到意识中时,个体才发现他是个问题，并要求设法去解决它。这就是发现问题的阶段。从问题的解决的阶段性看，这是第一阶段，是解决问题的前提。
2、分析问题:要解决所发现的问题，必须明确问题的性质，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他们之间有什么关系,以明确所要解决的问题要达到什么结果，所必须具备的条件、其间的关系和已具有哪些条件,从而找出重要的矛盾、关键矛盾之所在。
3、提出假设:在分析问题的基础上，提出解决问题的假设,即可采用的解决方案,其中包括采取什么原则和具体的途径和方法，但所有这些往往不是简单现成的，而且有多种多样的可能。但提出假设是问题解决的关键阶段，正确的假设引导问题顺利得到解决,不正确不恰当的假设则使问题的解决走弯路或导向歧途。
4、校验假设:假设只是提出n种可能解决方案,还不能保证问题必定能获得解决，所以问题解决的最后一步是对假设进行检验。不论哪种检验如果未能获得预期结果，必须重新另提出假设再进行检验，直至获得正确结果，问题才算解决。

2. 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.cnitedu.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。

3. 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。

4. 为什么做AI的都选Python？

答: 主要有以下的一些见解，欢迎和你探讨。
主流的深度学习框架基本上都是用Python开发的，虽然说他们也提供了其他语言的接口，但是用起来还是没有Python这么方便；Python里面有非常多的科学计算包，各种具有实用功能的库，大大提高了开发效率，对于AI而言，最开始呢是在学术上有着大量的运用，而使用Python，非常方便进行仿真。学术研究成功之后呢，慢慢在工业界越来越多了；Python的包装能力，组合能力，嵌入式能力非常强,可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。也非常方便其他语言的调用。希望可以帮助到你~

5. python为什么是人工智能首选

1、人生苦短，我用Python：简单、高效、易入门
在讨论为什么选择Python之前我们首先得知道Python是个什么东西。Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它的设计初衷就是优雅、明确、简单。比起同样是面向对象的Java语言，函数、模块、字符串、数字对于Python来说全都是对象，而不像Java中还有基本类型一说。
有些小伙伴可能要问了，Python作为脚本语言，运行速度没有Java和c++快，为什么还要选择Python。
人工智能的核心计算全是C语言写好的底层，Python只是写逻辑。不是说C语言写不了上层逻辑，只是代码量太大，开发效率低。运行速度可以通过硬件升级来提升，但是开发速度却不能通过堆人手来提升。对于目前人工智能的应用来说，快速开发比快速执行更有效。
2、Python具有丰富而强大的库，昵称胶水语言
上面我们提到人工智能真正的计算是依靠于C语言来完成的。要想编写人工智能的逻辑，就需要一个从其他语言到C语言的借口，Python是门槛最低最容易的。而且Python在历史上也一直充当着科学计算和数据分析的重要工具的角色，有numpy这样的基础库既减少了开发的工作量，也方便从业人员上手。
3、python应用领域广泛，上天支持航天航空系统开发，下至小游戏开发，几乎无所不能。
Python是通用语言，什么地方都可以用，不过最佳应用场景是那些追求开发速度而不太在乎运行效率的地方。
Python现在最大的应用是web后台，然后还有linux系统管理，各种平台下快速原型开发，小工具编写，或者作为粘合语言来调度其他语言写的东西。
这里我们简单举几个例子。
①web应用开发
服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。
②系统网络运维
在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。
③3D游戏开发
Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等，对于想要进军游戏行业的同学们，Python也是一个不错的选择。
4、2018IEEE Spectrum编程语言排行榜，Python彻底甩掉java，位居48种编程语言之首
Python不但雄踞第一，在综合指数、用户增速、就业优势和开源语言单项中，全都霸占榜首。开发人工智能的人不一定都是非常专业的程序员，很多学术界和从事数据分析的人并不熟悉编程。如果说要选择一门语言来入门编程，Python绝对是首选。
精简了很多不必要的符号，便于阅读理解，尽可能的接近自然语言，编程简单直接，适合初学编程者。即使是非计算机专业的0基础小白也可以分分钟入门。这就是为什么Python可以被这么多人选择和喜爱的理由。
5、Python作为大中小教育编程语言首先入门语言，可谓上可直通人工智能，下则对接初高中编程入门
Python作为一门编程语言，今年以来热度和影响力持续上升，已经上升到了国家战略的层面上。山东省在最新出版的小学信息技术六年级教材中加入了Python的内容；编程界也一直有传言浙江省将对中学信息技术教材进行改动，VB已死，Python当立。
国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。

6. 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。

7. 人工智能和python有什么关系？

首先我们先来说说人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
简单来说，人工智能是一种未来性的技术。
再来说说Python
Python是一门计算机程序语言，目前人工智能科学领域应用广泛，应用广泛就表明各种库，各种相关联的框架都是以Python作为主要语言开发出来的。
谷歌的TensorFlow大部分代码都是Python，其他语言一般只有几千行 。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，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。

8. 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。