为什么说python是人工智能的首选语言

Question

如题所述

Answer 1

为什么Python是人工智能技术首选的编程语言？
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
我们先来看几个代码的例子：
C 语言Hello World 代码：
int main(){ printf("Hello, World!"); return 0;}
Java 语言Hello World 代码：
public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ System.out.println("Hello World!"); }}
Python 语言Hello World代码：
print("Hello World!")
仅仅是一个Hello World程序，就能看出区别了，是不是？
编译 VS 解释
当然，仅仅是一个Hello World的话，C和Java的代码也多不了几行。
可是不要忘了，C和Java的代码要运行，都必须先经过编译的环节。
对于C语言来说，在不同的操作系统上使用什么样的编译器，也是一个需要斟酌的问题。一旦代码被copy到新的机器，运行环境和之前不同，还需要重新编译，而那台机器上有没有编译器还是一个问题，安装上编译器后，也许和之前最初的编译器有所区别，还得修改源代码来满足编译环境的需求……
我到底做错了什么？我只是想运行一个别人写的程序而已。
而Python则不用编译，直接运行。而且都可以不用写文件，一条条语句可以直接作为命令行运行，真的太方便了。
语言语法
和Python比，Java的语法更"啰嗦"。
从上面的例子已经可以看出，创建一个链表，Java还需要声明和逐个插入节点，而Python则可一行代码完成从链表创建到插入节点及赋值的全部操作。
Java非让你很别扭地写好几行，Python直接一句搞定。
这样的结果就是，Python写起来省事，读起来也方便。可读性远超Java。
表达风格
在10年或者更久远之前，Python经常被用来和Perl相提并论。毕竟在那个时候，C是系统级语言，Java是面向对象语言，而Python & Perl则是脚本语言的双子星。
Python和Perl在设计层面有一个非常大的区别：
Python力求让不同的人在撰写同样功能实现的代码时，所用的表达形式尽量一致；
而Perl则是故意追求表达的千姿百态，让同一个人在不同地方写同样功能时所用具体形式都不同。
从哲学层面讲，Perl的追求更加自由主义，更利于释放人类的多样化天性。然而，Perl写的程序——那叫一个乱七八糟！
如果不是想成为代码诗人，或者语言大师，只是想用尽量简单直接的方法，把事情做了，首选语言确实是Python。
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！有了它们，就可以放心大胆玩矩阵了！
大家知道，不管是Machine Learning，还是Deep Learning，模型、算法、网络结构都可以用现成的，但数据是要自己负责I/O并传递给算法的。
而各种算法，实际上处理的都是矩阵和向量。
使用NumPy，矩阵的转置、求逆、求和、叉乘、点乘……都可以轻松地用一行代码搞定，行、列可以轻易抽取，矩阵分解也不过是几行代码的问题。
而且，NumPy在实现层对矩阵运算做了大量的并行化处理，通过数学运算的精巧，而不是让用户自己写多线程程序，来提升程序效率。
有了Python这种：语法简洁明了、风格统一；不需要关注底层实现；连矩阵元素都可以像在纸上写公式一样；写完公式还能自动计算出结果的编程语言，开发者就可以把工作重心放在模型和算法上了。

Answer 2

1)Python是解释语言，写程序较方便
对于想要做机器学习的人来说，最重要的莫过于写程序方便了，它对模型的修改操作较多，然而Python可以在短时间内完成，解释语言有天生的优势，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，可以使用的库也很多
Python灵活的语法也使文本操作、list/dict等非常实用的功能高效实现，配合lamdba等使用更是方便，这也是Python良性生态背后的一大原因，对比来说，Lua虽说也是解释语言，但很难做到Python这样，原因一是因为Python现如今已经占领了大部分市场，原因二在于它本身种种反常识的设计，比如全局变量。
3)Python效率超高
解释语言的发展已然超过了很多人的想象，比如像list
comprehension的语法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这样搞笑、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写一个月调试的效率还要高。

Answer 3

主要因为python有最重要的两个人工智能库，tensorflow和pytorch。另外python做数据分析的库也很完备，如numpy、pandas、sklearn。