为什么python适合人工智能，python人工智能为什么放到最后才学

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于为什么python适合人工智能的问题，于是小编就整理了1个相关介绍为什么python适合人工智能的解答，让我们一起看看吧。

为什么人工智能用Python？

简单，好上手

Python虽然慢，但是Python只是调用AI接口，用Python主要是写逻辑，几行代码就可以了，而且C/C++学起来太慢了，学习花费的时间来换速度提升那一小部分不太值

如果对人工智能感兴趣，可以看看中科院自动化所叶佩军老师的课程

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Python对人工智能应用的优点

1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，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。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（MATLAB等也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），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。

2: Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的数据底层，用Python只是写相应的逻辑，几行代码就出来了。换成C++的话，不仅代码量太大，而且开发效率太低，不是说用C++写不了上层逻辑，，而是换来总体速度提升1%，得不偿失。

3：Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时，对C的支持也很好，python结合了语言的优点，又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点，自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。

Python扩展语言的优势：

用于通用AI：

1.AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’库。

2.pyDatalog —— Python 中的逻辑编程引擎SimpleAI —— Python 实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用，有据可查的测试库。

3.EasyAI —— 简单的 Python 引擎，用于 AI 的双人游戏，如 Negamax, transposition tables, game solving。

用于机器学习：

1.PyBrain —— 灵活、简单，但对于机器算法任务非常高效，它是 Python 的一个机器学习模块化库。它还提供了各种预定义的环境来测试和比较你的算法。

2.PyML —— 一款以 Python 编写的侧重于 SVM 和其他内核方法的双边框架。它支持在 Linux 和 Mac OS X 上运行。

3.scikit-learn —— 旨在提供在各种环境下可重复使用的简单而强大的解决方案：机器学习作为科学和工程的多功能工具。它是一个 Python 模块，它将经典的经典机器学习算法集成在如紧密结合的科学世界的 Python 软件包中（如 numpy，scipy，matplotlib）。

Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的底层，用Python只是写逻辑，即第一步怎么算，第二步怎么算，几行代码就出来了。

换成C++，得先学1个月才能编译通过。不是说用C++写不了上层逻辑，而是代码量太大，开发效率太低，换来总体速度提升1%，不合适。

计算机语言各有适用性，即C/C++速度快适合底层写算法，Python慢但适合上层写逻辑。两者各自牛逼的特点恰好是对方傻逼的特点。

到此，以上就是小编对于为什么python适合人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于为什么python适合人工智能的1点解答对大家有用。