使用 Python 进行人工智能开发的 5 个主要优势

尽管 HTML/CSS 和 JavaScript 是截至 2019 年最常用的编程语言，但 Python 正稳步崛起，并在人工智能 (AI) 和机器学习最受青睐的编程语言列表中争夺第一名。 ML) 项目。 了解有关顶级数据科学编程语言的更多信息。

人工智能正在开始创造一个技术先进的世界，Netflix 和 Spotify 已经利用该技术向用户推荐电视节目/电影和艺术家/歌曲。 人工智能也在工业流程中发挥作用，以增强流程工作流程和员工生产力。

现在，人工智能肯定已经成为一项革命性的技术，随着越来越多的公司希望在他们的日常流程中实现它，需要一种可以轻松开发人工智能项目的编程语言。

这就是 Python 的用武之地。鉴于它具有非常简单的语法并且可以轻松处理困难的过程，Python 已成为 ML 和 AI 的最佳编程语言之一。

让我们看看是什么让 Python 成为 AI 开发的首选。

将 Python 用于 AI 的优势

Python 是一门出色的语言，主要是因为它不需要编译成机器语言指令即可执行。 开发人员可以直接运行用 Python 编写的程序。

但除此之外，选择使用 Python 开发 AI 项目还有很多好处。

1. 庞大的图书馆生态系统

Python 为 AI 开发提供了大量的库选择，其中包含可节省编码时间的基本项目。 这些库还使访问、处理和转换数据变得容易。

以下是一些用于 AI 的最广泛的 Python 库：

• Scikit-learn：它处理基本算法，如聚类、线性回归、分类等。
• Pandas：它有助于合并和过滤数据以进行高级数据分析。
• Keras：它通过使用 GPU 以及计算机的 CPU 确保快速计算和原型设计。
• TensorFlow：它通过使用具有大量数据集的人工神经网络来帮助深度学习程序。
• Caffe：它允许从 CPU 切换到 GPU。 它还可以使用 NVIDIA K40 GPU 在一天内处理超过 6000 万张图像。

2. 高可读性

Python以其紧凑、可读的代码而闻名，并且在可用性方面几乎是无与伦比的，尤其是对于新开发人员而言。 这使其成为人工智能和深度学习的首选语言。 了解为什么开发人员更喜欢 python。

人工智能依赖于极其复杂的计算和多阶段的工作流程，因此开发人员越不需要强调编码的复杂性，他们就越能专注于发现问题的答案，并实现企业的目标。

Python 读起来就像我们日常使用的英语，从而使 AI 开发更容易、更简单。

Python 简洁的语法意味着它比大多数其他编程语言需要更少的编码时间，并且允许开发人员在不执行算法的情况下快速测试算法。

此外，易于理解的代码对于集体编码或在不同开发团队之间共享人工智能企业时是无价的。 如果企业包含大量自定义业务逻辑或外部部分，这一点尤其有效。

3. 语言的灵活性

Python for AI 是一种非凡的语言，因为它非常灵活：

• 它提供了使用面向对象编程 (OOPS) 或脚本的选择。
• 重新编译源代码没有令人信服的理由； 开发人员可以实现任何更改并观察结果。
• 软件开发人员可以加入 Python 和其他语言来实现他们的目标。

此外，灵活性允许开发人员选择他们完全熟悉的编程风格，甚至加入这些风格，以最有效的方式解决各种问题。

• 命令式风格包括描述 PC 应该如何执行给定命令的命令。 使用这种风格，您可以描述计算的顺序。
• 由于它声明了应该执行的任务，因此另外调用了函数式样式。 它不考虑程序状态。 与命令式风格不同，它将声明声明为数学方程式。
• 面向对象的定位风格取决于两个想法：类和对象，其中相似的对象创建类。 Python 不完全支持这种风格，因为它不能完全执行示例，但开发人员可以在有限的程度上利用这种风格。
• 程序风格是首次开发人员中最广泛认可的，因为它在一点一点的位置上继续跑腿。 它经常用于排序、迭代、模块化和选择。

Python 的灵活性减少了错误的合理性，因为软件开发人员有机会控制情况并在舒适的环境中工作。

4. 丰富的社区支持

Python 是一种开源编程语言，并得到大量资产和一流文档的支持。 它还展示了一个庞大而动态的开发人员网络，随时准备在开发过程的所有阶段提供指导和帮助。

一个强大的开发者社区可以在使用 python 进行 AI 开发时提供很大的帮助。 大量的 Python 文档可以在线访问，就像在 Python 社区和论坛中一样，软件工程师和 AI 设计师在这里讨论错误、解决问题并互相帮助。

Python 编程语言是完全免费的，就像它各种有价值的库和工具一样。

5. 出色的可视化选项

如前所述，Python 拥有大量库，其中一些库提供了令人惊叹的可视化工具。 这在人工智能中非常有用，因为它涉及以人类可读格式表示数据。

Matplotlib 是一个供数据科学家使用的库，允许他们制作图表、直方图和图形，以更易于理解和可视化的方式呈现数据。

事实上，使用 Python 附带的各种应用程序编程接口，制作清晰的报告也很容易。

最后的想法

人工智能是一项快速发展的技术，它彻底改变了科学家为现实生活问题开发解决方案的方式。 他们更喜欢 Python 进行 AI 开发，原因如下：

• Python 提供了广泛的库生态系统
• Python 非常灵活
• Python 易于阅读
• Python 提供了丰富的社区支持
• Python 有多种可视化选项

Python 广泛的 AI 库和系统选择简化了开发过程并缩短了开发时间。 Python 的基本语法和易读性增加了对复杂计算的快速测试，并使非开发人员也可以使用该语言。

Python 同样减少了设计师的主观开销，开放了他们的心理资产，这样他们就可以专注于批判性思维和实现创业目标。 最后，基本语法使开发人员之间的协作或项目转移变得更加简单。 它标榜了一个庞大而充满活力的开发人员网络，他们乐于提供帮助和支持，在管理如此复杂的活动时，这可能是无价的。

虽然其他编程语言也可以在 AI 企业中使用，但 Python 走在最前沿是无可避免的。 这就是您应该考虑将 Python 用于您的 AI 项目的原因。

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