人们为什么偏爱Python作为人工智能的编程语言

在本文中，我们将探讨为什么人们偏爱Python作为人工智能的编程语言。

人工智能（AI） 是在IT行业及其他领域中持久存在的一个热门词汇。在对其安全性和伦理影响的讨论加剧、政府建立新的规范科技使用（如图像识别）的方式时，科技行业正努力开发新的方法来扩展其能力。

Python 作为实现软件应用中的人工智能方面的最佳编程语言之一。根据IBM的说法，Python是最适合 人工智能 和 机器学习 的编程语言。

人们为什么偏爱Python作为人工智能的编程语言

创建一个人工智能软件解决方案是一个具有挑战性的过程。因为系统必须评估大量的数据，所以人工智能解决方案必须能够正确处理高负载的过程，并在适当的时间内完成。这就是为什么选择合适的技术体系如此重要。

最佳的人工智能编程语言应具有简单的语法、能够处理复杂过程，并且易于支持。幸运的是， Python 语言满足所有这些要求，并提供额外的好处。

现在我们来看看为什么人们更喜欢Python作为人工智能编程语言的原因：

简单易用的语法

Python是一种高级语言，这意味着它可以用来抽象地形成任务。语义结构用于替换冗长和难以理解的编程代码结构。程序员可以用Python用人类语言（尤其是英语）描述对数据结构的操作。

与其他编程语言不同，Python可供那些从未编写过任何AI代码的人使用。

Python具有清晰的语法和良好结构化的代码。有些人可能觉得它运行速度较慢，但重要的是，大多数常用的编程方法已经被开发出来，Python使其简单快捷地将库集成进项目中。因此，使用Python进行AI编程的主要原因是它的易用性。

丰富的库生态系统

库的数量众多是该语言成为应用于人工智能最流行的编程语言的主要原因之一。这些库使得开发人员和数据科学家能够使用预先编写的代码生成功能或执行操作，从而加快开发过程，并免去了每次都需要从头开始编写基础功能的繁琐步骤。

Python提供了一个优秀的库系统，这对于开发过程至关重要。库是一组具有预先编写代码的模块。用户可以基于这些代码来推动功能的实现。

Python提供了像 Matplotlib、Numpy、Scikit-learn、Tensorflow 等用于AI的包。

Python库有助于提供基础级别的功能。因此，在选择Python开发时，开发人员将不必始终创建代码。由于机器学习依赖于数据处理，该平台具有处理重要数据的优势。

这些代码都保存在 PyPI存储库 中。因此，您应该考虑查看它们，并比较不同的库。

灵活性

业务选择雇佣Python开发人员的一个关键原因是他们提供了灵活性。这一编程语言允许您选择面向对象编程（OOPS）和脚本。您还可以考虑重新编译源代码以包括任何更改。

作为一个多功能平台，Python允许开发人员采用多种编程风格。因此，根据开发者的需求，他们可以探索多种风格的融合。

以下是开发人员可能采用的一些最重要的风格：

• 命令式风格

• 面向对象风格

• 函数式风格

• 过程式风格

出色的可视化选项

Python拥有多个优秀的可视化工具库。在创建人工智能解决方案时，开发人员必须能够以人类可读的格式表示数据。而库可以帮助实现这一点。

例如，像Matplotlib这样的工具可以创建更有效的数据可视化，如图表、直方图和绘图。另一个有助于可视化过程的方面是可用的应用程序编程接口（API），可以让开发团队更轻松地构建清晰的报告。

经济实惠

由于其易用性，Python不需要大量的资金来安装和开始工作。这种语言还适用于处理大量数据，因为它提供了最多的包和扩展来自动化任务。尽管Python易于使用，但它是一门严肃的商业语言。

它解决了工业问题。由于其丰富的布局、良好的结构和模块化，工程可以进行扩展。

学习曲线平缓

人工智能应用需要处理大量需要高效处理的数据的团队。由于Python的入门门槛较低，数据科学家可以迅速掌握这门语言，并开始使用它进行开发，而无需花费太多时间首先学习该语言的各个方面。

学习曲线平缓还意味着更换或招聘新团队成员将更容易、更快速，这对于希望快速扩展产品的公司尤为重要。Python社区非常庞大，包括许多具有人工智能技能的人。

响应式语言

Python是一种用于人工智能软件开发的通用语言，可以同时为iOS和Android以及台式机和智能手机设计应用程序和项目创建代码。它不受平台或软件架构的影响。当然，可能需要进行一些修改，但大部分代码将保持不变。

Python可以与其他编程语言结合使用。

活跃的社区

在大型以生成人工智能解决方案为中心的项目中使用这种语言的另一个优点是社区。语言及其工具配有广泛的文档，帮助团队充分利用它们。此外，这个社区总是愿意为开发者提供建议或帮助。当一个人可以依靠全球Pythonista社区的共同知识来解决问题时，问题的解决变得更加容易。

结论

人工智能不断增长，并弥补许多行业之间的差距。Python在这些技术中的应用有助于提供解决现实挑战的解决方案。因此，该平台提供了定制用户体验的优势。