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python语言在人工智能领域的重要性
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作者:物新智能
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发布时间: 2021-03-05
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Python语言是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，Python语法简捷、清晰和易读。Python是开源的语言，具有丰富和强大的类库，同时具有优良的可扩展性和平台可移植性，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块轻松地联结在一起。本文主要详解Python语言在人工智能中的功能及优势，具体的跟随小编来详细的了解一下。
为何用Python开发人工智能？
Python由于其简洁优美和极高的开发效率，得到了越来越多公司的青睐，人工智能已经成为了当下最热门的话题了，未来可以说就是人工智能的天下了。
公司选用Python进行网站Web、搜索弓|擎（Google）、云计算（OpenStack）、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。
Python将成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言，Python结台人工智能也是达内的优势课程，python的人才就业优势也是比较明显的。
如今移动互联网取代PC互联网领跑在互联网时代的最前沿，Android和iOS-度成为移动互联网应用平台的两大霸主，成为移动开发者首选的两门技术，HTML5以其跨平台的优势在移动互联网应用平台占据重要位置，可以说是后来者居上。由于技术的限制难以催生出更多的新应用，互联网+的产品日渐饱和，移动互联网从巅峰时代逐渐趋于平缓发展，下一个时代谁是主场？下一门应用技术谁来掌门？
互联网巨头公司在人工智能领域投入明显增大，都力争做人工智能时代的“带头大哥”。
Python语言在人工智能中的优势？
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比其他变成语言的好处
1、优质的文档
2、和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
3、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。
4、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。
5、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。
6、它是开源的。可以得到相同的社区支持。
还有那些语言适合人工智能？
1、LISP
像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。
2、PROLOG
这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点（恕我直言）是学起来很难。
3、C/C++
就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。BackpropagaTIon 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。
4、JAVA
新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。
免责声明
本文来自腾讯新闻客户端自媒体，不代表腾讯新闻的观点和立场。
为何用Python开发人工智能？
Python由于其简洁优美和极高的开发效率，得到了越来越多公司的青睐，人工智能已经成为了当下最热门的话题了，未来可以说就是人工智能的天下了。
公司选用Python进行网站Web、搜索弓|擎（Google）、云计算（OpenStack）、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。
Python将成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言，Python结台人工智能也是达内的优势课程，python的人才就业优势也是比较明显的。
如今移动互联网取代PC互联网领跑在互联网时代的最前沿，Android和iOS-度成为移动互联网应用平台的两大霸主，成为移动开发者首选的两门技术，HTML5以其跨平台的优势在移动互联网应用平台占据重要位置，可以说是后来者居上。由于技术的限制难以催生出更多的新应用，互联网+的产品日渐饱和，移动互联网从巅峰时代逐渐趋于平缓发展，下一个时代谁是主场？下一门应用技术谁来掌门？
互联网巨头公司在人工智能领域投入明显增大，都力争做人工智能时代的“带头大哥”。
Python语言在人工智能中的优势？
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比其他变成语言的好处
1、优质的文档
2、和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
3、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。
4、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。
5、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。
6、它是开源的。可以得到相同的社区支持。
还有那些语言适合人工智能？
1、LISP
像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。
2、PROLOG
这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点（恕我直言）是学起来很难。
3、C/C++
就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。BackpropagaTIon 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。
4、JAVA
新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。
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