本文目錄一覽:
- 1、Python有哪些優勢?為什麼是人工智能的首選語言?
- 2、python為什麼是人工智能首選
- 3、為何人工智能(AI)首選Python?
- 4、為什麼python是人工智能時代第一語言?現在學就業前景如何?
- 5、為什麼說python是人工智能的首選語言
- 6、Python為什麼能成為人工智能首選編程語言
Python有哪些優勢?為什麼是人工智能的首選語言?
python作為一門高級編程語言,它的誕生雖然很偶然,但是它得到程序員的喜愛卻是必然之路,Python入門簡單,相比於其他語言,初學者很容易入門,除此之外,Python還具有以下優點:
1. 簡單:Python奉行簡潔主義,易於讀寫,它使你能夠專註於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2. 免費:Python是開源軟件。這意味着你不用花一分錢便能複製、閱讀、改動它,這也是Python越來越優秀的原因——它是由一群希望看到一個更加優秀的Python的人創造並經常改進着的。
3. 兼容性:Python兼容眾多平台,所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。
4. 面向對象:Python既支持面向過程,也支持面向對象編程。在面向過程編程中,程序員復用代碼,在面向對象編程中,使用基於數據和函數的對象。
5. 豐富的庫:Python標準庫確實很龐大。它可以幫助你處理各種工作,包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk和其他與系統有關的操作。
6. 規範的代碼:Python採用強制縮進的方式使得代碼具有極佳的可讀性。
7. 可擴展性和可嵌入性。如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開,你可以把你的部分程序用C或C++編寫,然後在你的Python程序中使用它們。你可以把Python嵌入你的C/C++程序,從而向你的程序用戶提供腳本功能。
Python的學習強度相對於其他的一些編程語言普遍公認的簡單,0基礎也可輕鬆學會,而且發展前景好,在人工智能、大數據、雲計算等領域均得到了廣泛的應用,且現階段人才緊缺,薪資普遍高於其他編程語言,因此,是IT轉型的好選擇!
python為什麼是人工智能首選
1、人生苦短,我用Python:簡單、高效、易入門
在討論為什麼選擇Python之前我們首先得知道Python是個什麼東西。Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。它的設計初衷就是優雅、明確、簡單。比起同樣是面向對象的Java語言,函數、模塊、字符串、數字對於Python來說全都是對象,而不像Java中還有基本類型一說。
有些小夥伴可能要問了,Python作為腳本語言,運行速度沒有Java和c++快,為什麼還要選擇Python。
人工智能的核心計算全是C語言寫好的底層,Python只是寫邏輯。不是說C語言寫不了上層邏輯,只是代碼量太大,開發效率低。運行速度可以通過硬件升級來提升,但是開發速度卻不能通過堆人手來提升。對於目前人工智能的應用來說,快速開發比快速執行更有效。
2、Python具有豐富而強大的庫,昵稱膠水語言
上面我們提到人工智能真正的計算是依靠於C語言來完成的。要想編寫人工智能的邏輯,就需要一個從其他語言到C語言的借口,Python是門檻最低最容易的。而且Python在歷史上也一直充當著科學計算和數據分析的重要工具的角色,有numpy這樣的基礎庫既減少了開發的工作量,也方便從業人員上手。
3、python應用領域廣泛,上天支持航天航空系統開發,下至小遊戲開發,幾乎無所不能。
Python是通用語言,什麼地方都可以用,不過最佳應用場景是那些追求開發速度而不太在乎運行效率的地方。
Python現在最大的應用是web後台,然後還有linux系統管理,各種平台下快速原型開發,小工具編寫,或者作為粘合語言來調度其他語言寫的東西。
這裡我們簡單舉幾個例子。
①web應用開發
服務器端編程,具有豐富的Web開發框架,如Django和TurboGears,快速完成一個網站的開發和Web服務。典型如國內的豆瓣、果殼網等;國外的Google、Dropbox等。
②系統網絡運維
在運維的工作中,有大量重複性工作的地方,並需要做管理系統、監控系統、發布系統等,將工作自動化起來,提高工作效率,這樣的場景Python是一門非常合適的語言。
③3D遊戲開發
Python有很好的3D渲染庫和遊戲開發框架,有很多使用Python開發的遊戲,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等,對於想要進軍遊戲行業的同學們,Python也是一個不錯的選擇。
4、2018IEEE Spectrum編程語言排行榜,Python徹底甩掉java,位居48種編程語言之首
Python不但雄踞第一,在綜合指數、用戶增速、就業優勢和開源語言單項中,全都霸佔榜首。開發人工智能的人不一定都是非常專業的程序員,很多學術界和從事數據分析的人並不熟悉編程。如果說要選擇一門語言來入門編程,Python絕對是首選。
精簡了很多不必要的符號,便於閱讀理解,儘可能的接近自然語言,編程簡單直接,適合初學編程者。即使是非計算機專業的0基礎小白也可以分分鐘入門。這就是為什麼Python可以被這麼多人選擇和喜愛的理由。
5、Python作為大中小教育編程語言首先入門語言,可謂上可直通人工智能,下則對接初高中編程入門
Python作為一門編程語言,今年以來熱度和影響力持續上升,已經上升到了國家戰略的層面上。山東省在最新出版的小學信息技術六年級教材中加入了Python的內容;編程界也一直有傳言浙江省將對中學信息技術教材進行改動,VB已死,Python當立。
國家相關教育部門對於“人工智能普及”格外重視,不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中,並藉此為未來國家和社會發展奠定了人工智能的人才培養基礎,逐步由底層向高層推動“全民學Python”,從而進一步實現人工智能技術的推動和社會人才結構的更迭。
為何人工智能(AI)首選Python?
為何人工智能(AI)首選Python?
讀完這篇文章你就知道了。我們看谷歌的TensorFlow基本上所有的代碼都是C++和Python,其他語言一般只有幾千行 。如果講運行速度的部分,用C++,如果講開發效率,用Python,誰會用Java這種高不成低不就的語言搞人工智能呢?
Python雖然是腳本語言,但是因為容易學,迅速成為科學家的工具(MATLAB也能搞科學計算,但是軟件要錢,且很貴),從而積累了大量的工具庫、架構,人工智能涉及大量的數據計算,用Python是很自然的,簡單高效。
Python有非常多優秀的深度學習庫可用,現在大部分深度學習框架都支持Python,不用Python用誰?人生苦短,就用Python。
python新手學習交流扣扣群,如果有想學習python或者交流經驗的都可以加入,一起互相學習交流:→→→點擊我即可加入圈子,群里有不錯的學習教程和開發工具。學習大數據有任何問題(學習方法,學習效率,如何就業),可以隨時來諮詢我
二、Python現狀與發展趨勢
python現在的確已經很火了,這已是一個不需要爭論的問題。如果說三年前,Matlab、Scala、R、Java
和 還各有機會,局面尚且不清楚,那麼三年之後,趨勢已經非常明確了,特別是前兩天 Facebook 開源了 PyTorch 之後,Python
作為 AI 時代頭牌語言的位置基本確立,未來的懸念僅僅是誰能坐穩第二把交椅。
Python 已經是數據分析和 AI的第一語言,網絡攻防的第一黑客語言,正在成為編程入門教學的第一語言,雲計算系統管理第一語言。
Python 也早就成為Web 開發、遊戲腳本、計算機視覺、物聯網管理和機器人開發的主流語言之一,隨着 Python 用戶可以預期的增長,它還有機會在多個領域裡登頂。
三、Python與人工智能
如果要從科技領域找出最大的變化和革新,那麼我們很難不說到“人工智能”這個關鍵詞。人工智能催生了大量新技術、新企業和新業態,為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點,上到谷歌、蘋果、百度等巨頭,下到各類創業公司,人工智能已成為一個現象級的風口。短短几年時間,圖片自動歸類、人臉識別已經成為非常通用的功能,自然語言作為一種交互方式正在被各種語音助理廣泛運用,無人車駕駛突飛猛進,AlphaGo戰勝圍棋冠軍,仿生機器人的技術迭代,未來幾十年的城市交通和人類的生活方式都將會被人工智能所改變。
Python作為人工智能首選編程語言,隨着人工智能時代的到來,Python開發效率非常高,Python有非常強大的第三方庫,基本上你想通過計算機實現任何功能,Python官方庫里都有相應的模塊進行支持,直接下載調用後,在基礎庫的基礎上再進行開發,大大降低開發周期,避免重複造輪子,還有python的是可移植性、可擴展性、可嵌入性、少量代碼可以做很多事,這就是為何人工智能(AI)首選Python。
為什麼python是人工智能時代第一語言?現在學就業前景如何?
Python不止是人工智能領域的霸主,在網絡爬蟲領域的地位應該也是無可撼動的。另外還有自動化測試、運維、pythonweb等等。Pyhton流行的主要原因我總結了以下幾點:
python語言優雅簡單學習成本相對較低,可以快速的將概念轉變為實現。這是大家最初選擇的原因。
python的大量支持庫,使得我們用很少的代碼就可以實現很強大的功能,而無需重複造輪子。當然大量的支持庫也得益於語言本身的優雅簡單所帶來的大量支持者
用的人多了自然就流行了
另外還有幾個語言也是比較流行的。比如R、Scala都是專門為機器學習而生的。
就業前景總的來說還是非常好的:
單論人工智能領域的話,薪資待遇是非常高的。不過門檻相對較高、需求量目前並不是那麼大。
網絡爬蟲、Pythonweb也有不小的需求量。薪資待遇相對人工智能的話還是有差距的
自動化測試、運維也有大量的需求。不過本人沒有做過。應該都是作為輔助技能而存在的。
以上就是我對python的理解,希望能幫到你
為什麼說python是人工智能的首選語言
為什麼Python是人工智能技術首選的編程語言?
原因1:Python是一種說人話的語言
所謂”說人話”,是指這種語言:
開發者不需要關注底層
語法簡單直觀
表達形式一致
我們先來看幾個代碼的例子:
C 語言Hello World 代碼:
int main(){ printf(“Hello, World!”); return 0;}
Java 語言Hello World 代碼:
public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ System.out.println(“Hello World!”); }}
Python 語言Hello World代碼:
print(“Hello World!”)
僅僅是一個Hello World程序,就能看出區別了,是不是?
編譯 VS 解釋
當然,僅僅是一個Hello World的話,C和Java的代碼也多不了幾行。
可是不要忘了,C和Java的代碼要運行,都必須先經過編譯的環節。
對於C語言來說,在不同的操作系統上使用什麼樣的編譯器,也是一個需要斟酌的問題。一旦代碼被copy到新的機器,運行環境和之前不同,還需要重新編譯,而那台機器上有沒有編譯器還是一個問題,安裝上編譯器後,也許和之前最初的編譯器有所區別,還得修改源代碼來滿足編譯環境的需求……
我到底做錯了什麼?我只是想運行一個別人寫的程序而已。
而Python則不用編譯,直接運行。而且都可以不用寫文件,一條條語句可以直接作為命令行運行,真的太方便了。
語言語法
和Python比,Java的語法更”啰嗦”。
從上面的例子已經可以看出,創建一個鏈表,Java還需要聲明和逐個插入節點,而Python則可一行代碼完成從鏈表創建到插入節點及賦值的全部操作。
Java非讓你很彆扭地寫好幾行,Python直接一句搞定。
這樣的結果就是,Python寫起來省事,讀起來也方便。可讀性遠超Java。
表達風格
在10年或者更久遠之前,Python經常被用來和Perl相提並論。畢竟在那個時候,C是系統級語言,Java是面向對象語言,而Python Perl則是腳本語言的雙子星。
Python和Perl在設計層面有一個非常大的區別:
Python力求讓不同的人在撰寫同樣功能實現的代碼時,所用的表達形式盡量一致;
而Perl則是故意追求表達的千姿百態,讓同一個人在不同地方寫同樣功能時所用具體形式都不同。
從哲學層面講,Perl的追求更加自由主義,更利於釋放人類的多樣化天性。然而,Perl寫的程序——那叫一個亂七八糟!
如果不是想成為代碼詩人,或者語言大師,只是想用盡量簡單直接的方法,把事情做了,首選語言確實是Python。
原因2:強大的AI支持庫
矩陣運算
NumPy由數據科學家Travis Oliphant創作,支持維度數組與矩陣運算。結合Python內置的math和random庫,堪稱AI數據神器!有了它們,就可以放心大膽玩矩陣了!
大家知道,不管是Machine Learning,還是Deep Learning,模型、算法、網絡結構都可以用現成的,但數據是要自己負責I/O並傳遞給算法的。
而各種算法,實際上處理的都是矩陣和向量。
使用NumPy,矩陣的轉置、求逆、求和、叉乘、點乘……都可以輕鬆地用一行代碼搞定,行、列可以輕易抽取,矩陣分解也不過是幾行代碼的問題。
而且,NumPy在實現層對矩陣運算做了大量的並行化處理,通過數學運算的精巧,而不是讓用戶自己寫多線程程序,來提升程序效率。
有了Python這種:語法簡潔明了、風格統一;不需要關注底層實現;連矩陣元素都可以像在紙上寫公式一樣;寫完公式還能自動計算出結果的編程語言,開發者就可以把工作重心放在模型和算法上了。
Python為什麼能成為人工智能首選編程語言
Python藉助AI和數據科學,目前已經攀爬到了編程語言生態鏈的頂級位置,可以說Python基本上與AI已經緊密捆綁在了一起了。為什麼人工智能開發要使用到python語言?小編認為基於以下幾個原因:
簡潔高效
Python作為一門編程語言,對於程序員來說,想要從事AI和機器學習相關的工作,Python是再合適不過的選擇。簡潔優美、開發效率高,Python語言已經得到了越來越多公司的青睞,很多公司都開始選用Python進行網站Web、搜索引擎、雲計算、大數據、人工智能、科學計算等方向的開發。
可移植性強
Python希望看到一個更加優秀的人創造並經常改進。由於它的開源本質,Python已經被移植在許多平台上。如果你小心地避免使用依賴於系統的特性,那麼你的所有Python程序無需修改就可以在下述任何平台上面運行。
龐大的標準庫
Python既支持面向過程的函數編程也支持面向對象的抽象編程。在面向過程的語言中,程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中,程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。與其他主要的語言如C++和Java相比,Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程,標準庫確實很龐大。
有的語言過於依賴背後金主的商業支持,好的時候風光無限,一旦被打入冷宮,連生存下去都成問題。更多的語言,剛剛取得一點成功,就迫不及待的想成為全能冠軍,在各個方向上拚命的伸展觸角,特別是在增強表達能力和提升性能方面經常過分積極,不惜將核心語言改得面目全非,終將變成誰都無法掌控的龐然大物。
相比之下,Python 是現代編程語言設計和演化當中的一個成功典範。Python之所以在戰略定位上如此清晰,戰略堅持上如此堅定,歸根結底是因為其社區構建了一個堪稱典範的決策和治理機制。因此穩坐人工智能語言頭把交椅Python也是實至名歸。
原創文章,作者:IA2HV,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/129815.html