简述人工智能用python语言的原因

人工智能为什么用python语言？针对这个问题，今天小编总结这篇网有关python的文章，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。

相对于其他语言，python对人工智能最大的优势是他的可扩展性、可嵌入性。这也是他被程序员称为"胶水语言"的原因。

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）。

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