python人工智能庫有哪些（人工智能領域的python第三方庫）

本文目錄一覽：

• 1、為什麼說python是人工智能的首選語言
• 2、python人工智能需要學什麼
• 3、人工智能 Python深度學習庫有哪些
• 4、python適合做人工智能的編程語言嗎？
• 5、python是什麼
• 6、最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

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人工智能需要學什麼

有不少同學學習 Python 的原因是對人工智能感興趣，有志於從事相關行業。今天我們來聊聊這個方向所需要的一些技能。這裡我們主要談論的是編程技能。（推薦學習：Python視頻教程）

如果你打算採用 Python 作為主要開發語言（這也是目前人工智能領域的主流），那麼 Python 的開發基礎是必須得掌握的，這是一切基於 Python 開發的根基。你得對 Python 的基本語法、數據類型、常見模塊有所了解，能正確使用條件、循環等邏輯，掌握 pst、dict 等數據結構及其常用操作，了解函數、模塊、面向對象的概念和使用等等。

在對此已經熟練之後，你需要學習數據處理相關的 Python 工具庫：

NumPy

NumPy 提供了許多數學計算的數據結構和方法，較 Python 自身的 pst 效率高很多。它提供的 ndarray 大大簡化了矩陣運算。

Pandas

基於 NumPy 實現的數據處理工具。提供了大量數據統計、分析方面的模型和方法。一維的 Series，二維的 DataFrame 和三維的 Panel 是其主要的數據結構。

SciPy

進行科學計算的 Python 工具包，提供了諸如微積分、線性代數、信號處理、傅里葉變換、曲線擬合等眾多方法。

Matplotpb

Python 最基礎的繪圖工具。功能豐富，定製性強，幾乎可滿足日常各類繪圖需求，但配置較複雜。

只要你用 Python 和數據打交道，就繞不開以上這幾個庫，所以務必學習一下。

而在此之後，你就需要根據自己的具體方向，選擇更專業的工具包進行研究和應用。

Python 在人工智能方面最有名的工具庫主要有：

Scikit-Learn

Scikit-Learn 是用 Python 開發的機器學習庫，其中包含大量機器學習算法、數據集，是數據挖掘方便的工具。它基於 NumPy、SciPy 和 Matplotpb，可直接通過 pip 安裝。

TensorFlow

TensorFlow 最初由 Google 開發，用於機器學習的研究。TensorFlow 可以在 GPU 或 CPU 上運行，在深度學習領域表現優異。目前無論是在學術研究還是工程應用中都被廣泛使用。但 TensorFlow 相對來說更底層，更多時候我們會使用基於它開發的其他框架。

Theano

Theano 是成熟而穩定的深度學習庫。與 TensorFlow 類似，它是一個比較底層的庫，適合數值計算優化，支持 GPU 編程。有很多基於 Theano 的庫都在利用其數據結構，但對於開發來說，它的接口並不是很友好。

Keras

Keras 是一個高度模塊化的神經網絡庫，用 Python 編寫，能夠在 TensorFlow 或 Theano 上運行。它的接口非常簡單易用，大大提升了開發效率。

Caffe

Caffe 在深度學習領域名氣很大。它由伯克利視覺和學習中心（BVLC）和社區貢獻者開發，具有模塊化、高性能的優點，尤其在計算機視覺領域有極大的優勢。Caffe 本身並不是一個 Python 庫，但它提供了 Python 的接口。

PyTorch

Torch 也是一個老牌機器學習庫。Facebook 人工智能研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被谷歌收購之前用的也是 Torch（後轉為 TensorFlow），足見其能力。但因 Lua 語言導致其不夠大眾。直到它的 Python 實現版本 PyTorch 的出現。

MXNet

亞馬遜 AWS 的默認深度學習引擎，分佈式計算是它的特色之一，支持多個 CPU/GPU 訓練網絡。

藉助這些強大的工具，你已經可以使用各種經典的模型，對數據集進行訓練和預測。但想成為一名合格的人工智能開發者，僅僅會調用工具的 API 和調參數是遠遠不夠的。

Python 是人工智能開發的重要工具，編程是此方向的必備技能。但並不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心是機器學習（Machine Learning）和深度學習。而它們的基礎是數學（高等數學/線性代數/概率論等），編程是實現手段。

所以你想要進入這個領域，除了編程技能外，數學基礎必不可少，然後還要去了解數據挖掘、機器學習、深度學習等知識。

這不是條幾個月就能速成的路，但堅持下去一定會有所收穫。

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人工智能 Python深度學習庫有哪些

由於Python的易用性和可擴展性，眾多深度學習框架提供了Python接口，其中較為流行的深度學習庫如下：

第一：Caffe

Caffe是一個以表達式、速度和模塊化為核心的深度學習框架，具備清晰、可讀性高和快速的特性，在視頻、圖像處理方面應用較多。

Caffe中的網絡結構與優化都以配置文件形式定義，容易上手，無須通過代碼構建網絡;網絡訓練速度快，能夠訓練大型數據集與State-of-the-art的模型，模塊化的組件可以方便地拓展到新的模型與學習任務上。

第二：Theano

Theano誕生於2008年，是一個高性能的符號計算及深度學習庫，被認為是深度學習庫的始祖之一，也被認為是深度學習研究和應用的重要標準之一。其核心是一個數學表達式的編譯器，專門為處理大規模神經網絡訓練的計算而設計。

Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API接口學習成本大為降低;其計算穩定性好，可以精準地計算輸出值很小的函數;可動態地生成C或者CUDA代碼，用來編譯成高效的機器代碼。

第三：TensorFlow

TensorFlow是相對高階的機器學習庫，其核心代碼使用C++編寫，並支持自動求導，使得用戶可以方便地設計神經網絡結構，不需要親自編寫C++或CUDA代碼，也無須通過反向傳播求解梯度。由於底層使用C++語言編寫，運行效率得到了保證，並簡化線上部署的複雜度。

TensorFlow不只局限於神經網絡，其數據流式圖還支持非常自由的算法表達，也可以輕鬆實現深度學習以外的機器學習算法。

第四：Keras

Keras是一個高度模塊化的神經網絡庫，使用Python實現，並可以同時運行在TensorFlow和Theano上。

Keras專精於深度學習，其提供了到目前為止最方便的API，用戶僅需將高級的模塊拼在一起便可設計神經網絡，大大降低了編程開銷與理解開銷。

python適合做人工智能的編程語言嗎？

當然，Python是人工智能的首選語言。具體原因如下：

Python在設計上堅持了清晰的風格，讓Python成為了一門簡單、易讀、易維護的語言，讓大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。機器學習應用程序是非常複雜的，多階段的工作流程，而Python的語言設計在機器學習中很有幫助，就是可以提供高層的、基於對象的任務抽象。

其次，Python還提供了機器學習的代碼庫。Python提供大量的機器學習的代碼庫和框架，在數學運算方面有NumPy、SciPy，在可視化方面有MatplotLib、SeaBorn，結構化數據操作可以通過Pandas，針對各種垂直領域比如圖像、語言、文本在預處理階段都有成熟的庫可以使用。

最後，Python功能強大。Python在機器學習領域之中可以說是大放異彩的。不僅僅只是說一個功能而已，而是Python整體的語言包，一種易學易用的語言，它的生態系統擁有第三方代碼庫可以覆蓋廣泛的機器學習用例和性能，可以幫助我們完成更好的工作。

python是什麼

簡單來說，Python是一種面向對象的解釋型計算機編程原因，由荷蘭人GuidovanRossum於1989年發明。Python通常應用在各種領域，是一種通用性語言，無論網站、遊戲開發、機械人、人工智能、大數據還是雲計算都可以用到Python原因。

Python具有很多庫，很方便做人工智能，比如說numpy,scipy做數值計算的，sklearn做機器學習的，pybrain做神經網絡的，matplotlib將數據可視化的;正因為具有這些，讓Python成為了人工智能領域主流語言，得到廣泛的支持和應用。

而且懂Python的人都知道，Python的語法是非常簡單清晰的，入門門檻較低，對於初學者來說十分友好，很容易掌握。Python還是一門面向中小學生的編程語言，被稱為膠水原因，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕鬆地聯結在一起。

使用Python可以快速生成程序的原型，對其中有要求的部分，用合適的語言進行改寫，比如說3D遊戲中的圖形渲染模塊，就可以利用其它語言進行改寫，然後封裝為Python可調用的擴展類庫。

最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關係」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。

2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟件集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。

3、SciPy：是一個工程和科學軟件庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值例程，並作為數字積分、優化和其他例程。

4、Matplotlib：為輕鬆生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。

5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。

6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。

7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。

8、Scikits：是Scikits

Stack額外的軟件包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標準。

9、Theano：是一個Python軟件包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。

10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網絡的高需求，並且是基於神經網絡的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網絡。

11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的接口上構建神經網絡。它簡單易懂，具有高級可擴展性。

12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智能等)的教學和研究。

13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。