為什么入行人工智能Python是首選語言

為什么入行人工智能Python是首選語言，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

在人類發(fā)展史上，從來沒有任何一項技術及其應用能像計算機網絡一樣發(fā)展如此迅速。對人們的工作、生活、消費和交往方式影響如此巨大，并且隨著信息化的網絡社會的到來，人類傳統(tǒng)的生產方式、生活方式和生存狀態(tài)都發(fā)生著翻天覆地的變化。而計算機的運行離不開程序，編寫程序就要需要用到計算機語言。我們今天說說常用的計算機語言中的Python。

網上說Python是一個不務正業(yè)的人發(fā)明的：“是”也”不是“。

“ 是 ”是因為：Python是Guido van Rossum創(chuàng)立的， 1989年圣誕節(jié)，他在阿姆斯特丹很無聊，決定開發(fā)一種新的腳本解釋語言，之所以選擇Python（大蟒蛇）作為程序的名字，是因為他是一個大蟒蛇飛行馬戲團的愛好者。他的愛好很廣泛，看起來像無所事事的。

“ 不是 ”是因為：在Python開發(fā)之前，他也是ABC語言的設計者，最終ABC沒有獲得成功，Guido認為是因為ABC沒有開源， 所以在Python上就特別重視開源和與其它語言的結合。

Python 是一種解釋性腳本語言，不是像c++/java那樣的高級語言，需要編譯成字節(jié)碼之后才能運行，它可以邊運行邊解釋。而它的設計也堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，并且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。

而且隨著人工智能的興起，近幾年Python的熱度更是逐漸上漲，眾多AI從業(yè)者都會首選Python，下面我們看兩組數據：

根據數據平臺 Kaggle發(fā)布的2017年機器學習及數據科學調查報告，在工具語言使用方面，Python是數據科學家和人工智能從業(yè)者使用最多的語言（見下圖）。

IEEE綜覽（IEEE Spectrum）發(fā)布的2017最受歡迎編程語言列表中，Python同樣位列第一（見下圖）。

為什么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(fā)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(qū)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(huán)節(jié)。

對于C語言來說，在不同的操作系統(tǒng)上使用什么樣的編譯器，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(huán)境和之前不同，還需要重新編譯，而那臺機器上有沒有編譯器還是一個問題，安裝上編譯器后，也許和之前最初的編譯器有所區(qū)別，還得修改源代碼來滿足編譯環(huán)境的需求……

我到底做錯了什么？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(chuàng)建一個鏈表，Java還需要聲明和逐個插入節(jié)點，而Python則可一行代碼完成從鏈表創(chuàng)建到插入節(jié)點及賦值的全部操作。

Java非讓你很別扭地寫好幾行，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?？勺x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相提并論。畢竟在那個時候，C是系統(tǒng)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(qū)別：

Python力求讓不同的人在撰寫同樣功能實現(xiàn)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(tài)，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，更利于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(chuàng)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(xiàn)成的，但數據是要自己負責I/O并傳遞給算法的。

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……都可以輕松地用一行代碼搞定，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(xiàn)層對矩陣運算做了大量的并行化處理，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(tǒng)一；不需要關注底層實現(xiàn)；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(fā)者就可以把工作重心放在模型和算法上了。

ML模型

用Python實現(xiàn)大多數經典模型，幾十上百行代碼就夠了。

當然，對于普通用戶，也可以連算法都不用管，只是調用Scikit-Learn的接口就可以了。

比如，訓練和使用一個logistic Regression模型，只需要下面幾行代碼就可以了：

# import the LogisticRegression 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 

# Use default parameters
classifier = LogisticRegression() 
# train model
classifier.fit(train_set, target) 
# do test
y_hat = classifier.predict(test_set) 
# print out test results
print y_hat

支持圖表

Python還有許多圖標方面的支持庫。用來生成dashboard上的各種圖形表格，是非常簡單的事情。

比如使用Plotly圖形庫，下面這些炫彩的圖形，就隨便用啦：

原因3：規(guī)模效應

語言簡單易學，支持庫豐富強大，這兩大支柱從早期就奠定了Python的江湖地位。

根據以高收入國家Stack Overflow問題閱讀量為基礎的主要編程語言趨勢統(tǒng)計，可以看出，近年來，Python已然力壓Java和Javascript，成為目前發(fā)達國家增長最快的編程語言（見下圖）。

由圖可見，2012年之后，對于Python相關問題的瀏覽量迅速增長，從時間上看，這一趨勢正好和近幾年人工智能的發(fā)展重合。

總結：

技術的普及推廣就像滾雪球，早期的積累相對緩慢，一旦過了臨界點，就是大爆發(fā)。中國已進入人工智能迅速發(fā)展的時代，而當下熱門的Python被認為是現(xiàn)階段人工智能技術的首選編程語言

關于為什么入行人工智能Python是首選語言問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關知識。