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人工智能对计算性能要求这么高，为什么主要用python开发呢？
语言,人工智能,数据人工智能对计算性能要求这么高，为什么主要用python开发呢？
发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：
人工智能对计算性能要求这么高，为什么主要用python开发呢？
回答于 2019-09-11 08:43:50
回答于 2019-09-11 08:43:50
首先上手快，最重要的是有很多很多优秀的三方库，直接调用，根本不用自己写；生产积木不会，搭积木谁还不会呀、
回答于 2019-09-11 08:43:50
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
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
原因3：规模效应
语言简单易学，支持库丰富强大，这两大支柱从早期就奠定了Python的江湖地位
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人工智能和数据科学的七大 Python 库
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回答于 2019-09-11 08:43:50
Python是入行人工智能的首先语言有些言过其实。它只是简单易学罢了。其实真正实用的算法是用C语言写的。更重要的是，机器学习不能代替人工智能，它只是人工智能的一部分，只是最近比较火罢了。人工智能的核心是可解释，是推理。真正能称得上人工智能语言的是prolog和LISP。其它都是过程性语言，比较的只是易用性和速度。
回答于 2019-09-11 08:43:50
在过去几年中，Python已经成为机器学习和AI的主要开发语言。由于对于数值计算来说，人工内存管理非常重要，CPython为低级别的扩展提供了一种高效、实用的API。对于Web编程而言，Python不需要使用JSON，XML解析，图像处理和数据库连接的快速库。 但是，大多数Python用户不喜欢这些本机扩展。本机扩展反而造成一些不便，更容易导致出错。
Python社区应该接受必要的本机扩展。通过投入更好的工具来强化其优势，Python语言将变得更强大。个人开发人员将受益于Cython，并了解如何阅读和构建本机库。这尤其适用于机器学习和人工智能领——当前软件开发中发展最快的领域。
Python 对于AI来说是最好的语言——但它可以更好。
Python在数据科学和AI中占据主导地位
比R更具有通用性和实用性
比Java和C ++更有生产力和灵活性
比Ruby和JavaScript拥有更好的生态系统
Python是一个很全面的语言，尤其对于数据科学，机器学习和AI
Python为何拥有最好的生态系统？
某一语言获得“胜利”，不仅由于它足够好，而且天时地利
2004年之前Java和C ++的生产力不足
C扩展对于Perl和Ruby来说相对较难
我们应该怎么做？
个人开发人员应该习惯写Cython
社区应该投入更多资源，使其更简单明了
性能是Python代码的一个大问题
Python 是最受欢迎的...
1、在AI研究中，你最常使用的是什么编程语言？
Python 78%
2、最受欢迎的语言（数学 & 数据）
Python 55%
Python 的生态系统使其成为AI的最佳选择
“真正使Python和Ruby两种语言区分开来的是它们的框架和库的环境”
“scikit学习：Python机器学习是用于此目的的最简单、最先进的库之一。”
“由于其软件包库的成熟度和广度”
“它受欢迎的另一个重要原因是对许多与ML（scikit-learn，scipy，numpy等）相关的开源项目的可用性。”
回答于 2019-09-11 08:43:50
此问题应该反过来看，是人工智能发展一定程度上促进了python编程语言的发展。早期这门语言被大量用在系统运维，科学计算领域。目前由于大数据，人工智能的发展，使得其成为新宠。目前两者相辅相成发展，但是语言只是工具，人工智能是技术和思想。需要可以使用的比较多，世界上编程语言已经无法全部精通，况且这门需要也只是使用在某些方面，人工智能的底层很多还是会用到其他的编程语言。
回答于 2019-09-11 08:43:50
python 面向对象语言
可读性强
库非常广范
容易学习
源代码容易理解
多数学术研究人员他们都在使用
机器学习 主要是强调算法 而并不太注重用什么语言实现，于是就有了python版本的tensorflow框架 有了阿尔法机器人之后 这个框架被谷歌开源，广为流传。既然有人造了车的底盘和轮子那为什么还要重新造呢，许多公司 开发者 就都纷纷转去学习tensorflow 框架，发现是python 写的 于是。。。 python 火了。
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