python奇妙数编程,python奇数代码

首先，python入门和使用都很简单，非常有利于数学系或者统计学出身的人来使用，这些人可能更关注的是大数据和人工智能本身，编程代码只是他们处理数据的工具，工具当然是简单适用为主嘛。

而且，因为python相对其他编程语言来说使用简单，语法友好，人们能很快的掌握

另外，python本身有许多功能非常强大的包，尤其书数据分析包，比如，numpy,pandas sklearn等等，这些数据库的加持，是python在数据分析方面如虎添翼，

随着人工智能和AI的火热，出现了许多优秀的深度学习框架，比如谷歌的TensorFlow还有fb的Keras等等功能强大的框架，这些框架提供了友好的python接口，调用起来十分的方便。

大数据的火热，带动了更多人投入大数据行业，很多人都开始学习python，这又促进了python更好的发展，现在分布式计算框架比如spark都提供了友好的python接口。

M年前抛弃C/C++/Matlab/R等N多家室，独宠python这个小妾，为人工智能的梦想奋斗着，我该说点什么了.

开发快、胶水神奇，易于抢地盘，所以适用于大数据和AI

先简单看下python的***介绍:

说的就是python的两个最重要特性：

work more quickly ：开发效率快

integrate your systems ： 神奇的胶水，易于集成。

准确地说，是为什么Python适合AI和数据分析，也就是人工智能开发，而大数据开发领域还是Java占据着绝对的优势的。

那么接下来我们来看看到底Python为什么会成为AI编程语言的王者。

不想为臃肿的代码买单

从语法讲，Python几乎已经是极致简洁了，可以说非常方便，尤其是比起J***a这种语言，那简直是非常的简洁，明明别的语言可能要100行代码才能搞定的事情，Python只需要10行代码就能帮你搞定，那么这时候你选择什么语言？Python学习成本相对于其他编程语言要小很多，入门门槛也要小很多，而且可读性非常强。

只关系自己的核心业务

只关心核心的研究业务，其他的交给高效的C/C++后台，而python只要关注好自己的核心业务就好了，而AI科学家们更没有必要花更多的时间去搞C/C++这种时间成本非常高的工业级编程语言。

一旦不好搞定扩展方便

Python另外一个优势就是好扩展，Python可以很方便的通过C实现扩展，这就让Python的优势明显，一旦出现Python确实很难实现，找C现成的解决方案或者直接***用C语言扩展就可以了，这一点非常方便。

但Python也缺点很多

直到今天，因为两个版本并行，虽然明面上是Google支持，但是其实没有真正的大企业和像J***a一样的社区支持，所以26岁的Python 都还没有一个官方的 JIT 编译器，要知道Android在2.2时代，Dalvik 虚拟机增加了 JIT，运行速度显著提升。她的语法也远没有ruby那么优美，但即使这样他还是成了数据分析第一语言，人工智能第一语言，网络黑客第一语言。纯 Python 的速度很慢，相对于C语言来说有时候效率会慢上数千倍。单个Python 程序无法在多核上并发执行。

还有一点是Python 2 和 Python 3 两个版本长期并行，很多模块需要同时维护两个不同的版本，这个开发者简直带来了太多的麻烦。

早期在人工智能研究领域其实是Lisp语言占据主导，Lisp语言更接近数学本质，但是这门语言学习成本极大，要想用好Lisp你不得不学好emacs文本编辑器，这对大部分人的时间成本是不可控的。而且Lisp和Emacs学习成本极大，有了Python就可以完全省去这些麻烦事情，更多的关注到人工智能研究本身，而不是花太多的时间去倒腾工具了。

到此，以上就是小编对于python奇妙数编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python奇妙数编程的1点解答对大家有用。

标签： python 人工智能 数据