为什么说python是人工智能的首选语言

大哥大姐哪位知道,为什么说python是人工智能的首选语言
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守护在此方

2024-06-24 01:08:05

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。
仙女不需要爱

2024-06-24 01:29:18

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。
我一口盐汽水真好喝!

2024-06-24 03:56:43

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。