大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于python语言ai的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python语言ai的解答，让我们一起看看吧。
提到人工智能，为什么总会说Python？
一、Python是解释语言，程序写起来非常方便写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用***art pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——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。
二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和运行效率都高），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。
三、Python效率超高解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖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这样高效、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写一个月调优的效率还要高。
本来开发人工智能啥语言都行。但是相比较而言python在开发方面更轻便、更灵活。目前我知道的能开发人工智能就C、C++、.net、java、python、rubby、go、R、PHP、js这些语言。可能还有一些我不知道的。主要看自己会啥就行，没必要跟随人家。
谢邀。人工智能不等于Python，人工智能也没有规定一定要使用Python，但是Python确实是目前比较适合人工智能的语言。
编程语言有很多，诸如C语言Java语言，这两个语言都是在2019年4月份比Python语言使用率更高的编程语言。但是他们都不适合用来做人工智能，因为其语法深度就够让人学，而人工智能的重心并不是编程语言本身。
Python最大的特点是代码简洁，库非常多，类库生态圈不弱于J***a。其脚本语言的本质当然比面向对象语言J***a和面向过程语言C语言更加容易上手。
而人工智能难点在于算法，在于数学。Python的使用可以便于研究者把精力重点放在算法上而不是语法上。
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Python确实在众多语言中比较适合开发人工智能，大数据，其中得益于它丰富的库，和可嵌入性开发的贴特点。
还有就是因为python代码很简洁，学习起来比较容易，使用效率高，又有很多成熟的第三方库，大大减少了做数据科学计算的时间。
到此，以上就是小编对于python语言ai的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言ai的1点解答对大家有用。
