为什么人工智能用python，为什么人工智能用Python不用Java

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于为什么人工智能用python的问题，于是小编就整理了2个相关介绍为什么人工智能用python的解答，让我们一起看看吧。

为什么Python是入行人工智能的首选语言？

人工智能掀起了世界的新一波科技浪潮，如今，你要是不懂点AI、机器学习和Python都不好意思说你是现代人。那么为什么Python是入行人工智能的首选语言？Python究竟和人工智能什么关系？为什么人工智能把Python也给带火了？今天就给大家简单介绍下。

先来上两张图人工智能和Python的图。

从上图可以看出，人工智能包含常用机器学习和深度学习两个很重要的模块，而下图中Python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取（scrapy）、对数据的处理和分析（pandas）、对数据的绘图（matplotlib）和对数据的建模（sklearn）在Python中全都能找到对应的库来进行处理。

所以，要想学习AI而不懂Python，那就相当于想学英语而不认识单词，所以，Python学起来吧。

那要想学人工智能，想学Python，哪些东西要学习呢？下面给大家简单介绍下：

首先，你要学Python如何爬取数据，你要做数据分析、数据建模，起码你要有数据，这些数据来源有多种方法，但是很多都来自网络，这就是爬虫。

爬虫：requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫需要使用到的，好好掌握这些东西，数据就有了。

然后，有了数据就可以进行数据处理和分析了，这个时候，你需要用到数据处理的一些库。

数据处理：Numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库分别可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图等操作，有了这些库，你就可以一步步开始把数据处理成你需要的格式。

接着，数据符合你的格式以后，你就需要利用这些数据进行建模了，这个时候你用到的库也有很多。

建模：nltk、keras、sklearn，这些库主要是用于自然语言处理、深度学习和机器学习的，把这些用好了，你的模型就构建出来了。

最后，如果你的项目是基于Python开发的线上系统，你还可以学一学Python的Web开发，这样，你做的模型还能直接用在线上系统。

Web开发：django、flask、tornado，这些库搞明白了，你Web开发也就搞定了。

以上只是你入门要学习人工智能所要掌握的一些基本的库，要想真正使用起来，你可能需要花费很多时间去研究和学习这里面的每一个细节。

不过，有句话叫“人生苦短，我用Python”，之所以这么说是因为Python在实现各个功能的时候要远比其他语言简练的多，很多功能在Python中只需要一行代码搞定，但是在Java中你可能需要写好多好多代码才能实现。

就拿一个简单的例子，读写文件来说吧：

Python读写文件：

Java读写文件：

各位学习人工智能的同胞们，你们看到了吧，就是一个简单的读写文件，Java的操作要比Python复杂太多太多！

在真实的工作中，我们需要做的事情是把大量的精力集中在数据上、数据分析和理解上，而不是花费30%-50%的时间去写代码，Python不光是提供了机器学习所需要的一切工具库，还能让你专注在数据处理和分析上，所以，要学习和进入人工智能行业的话，好好学习Python吧，骚年！

最后，附上一张今年语言排行榜。

如果你想在AI这个行业混，就要用Python。人生苦短，赶快让Python来点亮你的高薪人生吧！

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Python高度封装，很多功能都有现成的库。而机器学习模型迭代快，而且经常需要多种模型对照实验，所以开发效率高的python成为了首选。但当实验有结论后，并满足一段时间内被选定的模型不会作大改动和高吞吐这两个条件，模型往往就会用性能远胜于Python的C++重写。

　　在所有编程语言里，Python并不算萌新，从1991年发布第一个版本，至今已经快30年了。近年随着人工智能的火爆，Python迅速升温，成为众多AI从业者的首选语言。

　　今天小U就和大家说说为什么要想成为人工智能领域的领头羊，就一定要入门Python?

　　首先，Python是一种说人话的语言

　　什么叫“说人话”?Python这门语言具备以下几个特点：

　　开发者不需要关注底层

　　语法简单直观

　　表达形式一致

　　For 个例子：

　　C 语言Hello World 代码：

Java语言Hello World 代码

　Python语言Hello World 代码

　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。但是C和Java的代码要运行都必须要先经过编译的环节。

　　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……

　　想运行别人写的程序，想copy别人的代码，那是不可能滴!

　　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。

　　强大的AI支持库

　　Python内置的math和random库。结合NumPy支持维度数组与矩阵运算，堪称AI数据神器!再加上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啦。

　　如今，Python在AI领域的霸主地位已经奠定。

　　想学人工智能，舍Python其谁?

就因为python相比于其他编程语言简单，不用太注重语法，你可以想一下那些做机器学习的人，人家真正搞的是算法，好不容易把算法搞出来还要花一大堆时间去编程实现，花无谓的时间在编程语法上不值得。

机器学习编程语言有很多种，我们常用的有C语言，C++，java，python，在过去几年，人工智能还在发展阶段，而在前两年人工智能爆发，Python再次被人熟知，热度一度上升超过java，为什么Python能成为机器学习的首选语言？

第一，从学习角度分析python语法简单，学习成本低。

第二，python免费库众多，特别是科学算法扩展库，免费，易学、严谨的程序设计语言。

第三，Python是完全面向对象的语言。易维护，易开发。

第四，容易与他人编程语言结合，比如C语言，C++，java都可以，可嵌入性，可扩展性。

希望能帮到你，谢谢！

提到人工智能，为什么总会说Python？

Python最近几年确实被更多的提及和使用，得益于丰富的资源库支撑，Python在大数据、机器学习领域被广泛的使用。我本人目前也在使用Python做机器学习方面的研发，与Java比较起来，给我的感觉Python确实很方便。

简单的总结一下Python有以下几个显著的特点：

1. 语法简单，代码量少。这对于非常注重开发效率的程序员来说是非常重要的，尤其是代码量少。对一些Java程序员来说改做Python开发非常容易，基本上一周左右就可以完成转换，我学了3天就开始使用Python做算法实现了。
   

2. 库文件丰富。Python提供了很多库文件，比如在机器学习和大数据领域用的比较多的Numpy、matplotlib等，这使得使用Python可以专注于逻辑实现，复杂的事情已经不需要做了，节省了大量的时间。
   

3. 生态健全。Python虽然是最近几年才开始被更多的提及，但是Python并不是一门新出现的语言，实际上它出现的时间比Java更早一些，生态也比较健全，只不过Java年少成名，Python则大器晚成。
   

得益于以上几个主要优点，Python目前的发展趋势非常好，不少落地项目已经开始要求使用Python进行开发了，这多少有点10多年前Java的情形。所以广大程序员要做好准备，Python的流行已经是一个显著的趋势了。

人工智能涉及到的领域比较多，主要集中在6大方面，有自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。这里面涉及到的开发内容也非常多，在自然语言处理、计算机视觉已经机器人学的落地实现上更多采用的是C语言系列，Python则更多的使用在自动推理以及机器学习方面。

所以Python并不是万能的，Python本身也有固有的缺点，比如执行效率就是个大问题，很多项目在落地后为了保证执行效率都使用Java或C进行重写。

我在头条上写了关于Python学习的系列文章，想学习Python的朋友可以关注我，相信一定会有所帮助，如果你有关于Python方面的问题也可以咨询我。

到此，以上就是小编对于为什么人工智能用python的问题就介绍到这了，希望介绍关于为什么人工智能用python的2点解答对大家有用。