Python語言是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，Python語法簡捷、清晰和易讀。Python是開源的語言，具有豐富和強大的類庫，同時具有優良的可擴展性和平臺可移植性，它能夠很輕松的把用其他語言制作的各種模塊輕松地聯結在一起。本文主要詳解Python語言在人工智能中的功能及優勢，具體的跟隨小編來詳細的了解一下。

　　為何用Python開發人工智能

　　Python由于其簡潔優美和極高的開發效率，得到了越來越多公司的青睞，人工智能已經成為了當下最熱門的話題了，未來可以說就是人工智能的天下了。

　　公司選用Python進行網站Web、搜索弓|擎（Google）、云計算（OpenStack）、大數據、人工智能、科學計算等方向的開發。

　　Python將成為繼C++和Java之后的第三個主流編程語言，Python結臺人工智能也是達內的優勢課程，python的人才就業優勢也是比較明顯的。

　　如今移動互聯網取代PC互聯網領跑在互聯網時代的最前沿，Android和iOS-度成為移動互聯網應用平臺的兩大霸主，成為移動開發者首選的兩門技術，HTML5以其跨平臺的優勢在移動互聯網應用平臺占據重要位置，可以說是后來者居上。由于技術的限制難以催生出更多的新應用，互聯網+的產品日漸飽和，移動互聯網從巔峰時代逐漸趨于平緩發展，下一個時代誰是主場？下一門應用技術誰來掌門？

　　在第三屆互聯網大會中百度CEO李彥宏曾表述：靠移動互聯網的風C1已經沒有可能再出現獨角獸了，因為市場已經進入了一個相對平穩的發展階段，互聯網人口滲透率已經超過了50%。而未來的機會在人工智能。的確互聯網巨頭公司在人工智能領域投入明顯增大，都力爭做人工智能時代的“帶頭大哥”。

　　Python作為一門編程語言，其魅力遠超C#，Java，C，C++，它被昵稱為“膠水語言”，更被熱愛它的程序員營為最美麗的”編程語言。從云端、客戶端，到物聯網終端，python應用無處不在，同時也是人工智能首先的編程語言。

　　Python語言在人工智能中的優勢

　　1、更加人性化的設計

　　Python的設計更加人性化，具有快速、堅固、可移植性、可擴展性的特點，十分適合人工智能;開源免費，而且學習簡單，很容易實現普及;內置強大的庫，可以輕松實現更大強大的功能。

　　2、總體的AI庫

　　AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現代的方法”的算法;

　　pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎;

　　SimpleAI：Python實現在“人工智能：一種現代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法，它專注于提供一個易于使用，有良好文檔和測試的庫;

　　EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎。

　　3、機器學習庫

　　PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的算法，它是模塊化的Python機器學習庫，它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的算法;

　　PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法，它支持Linux和Mac OS X;

　　scikit-learn旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具，它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的算法，這些算法是和python科學包緊密聯系在一起的;

　　MDP-Toolkit這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網絡結構。新算法的實現是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法，流型學習方法，集中分類，概率方法，數據預處理方法等等。

　　4、自然語言和文本處理庫

　　NLTK開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析，有windows、Mac OSX和Linux版本。

　　Python具有豐富而強大的庫，能夠將其他語言制作的各種模塊很輕松的聯結在一起，因此，Python編程對人工智能是一門非常有用的語言。可以說人工智能和Python是緊密相連的。如果你想要抓住人工智能的風口，Python是必不可少的助力。

　　人工智能上使用Python比其他編程語言的好處

　　1、優質的文檔

　　2、平臺無關，可以在現在每一個*nix版本上使用

　　3、和其他面向對象編程語言比學習更加簡單快速

　　4、Python有許多圖像加強庫像Python Imaging Libary，VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python， Scientific Python和其他很多可用工具可以于數值和科學應用。

　　5、Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對于人工智能應用來說都是非常重要的因素。

　　6、對于科學用途的廣泛編程任務都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網站應用。

　　7、它是開源的。可以得到相同的社區支持。

　　AI的Python庫

　　一、總體的AI庫

　　AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現代的方法”的算法

　　pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎

　　SimpleAI：Python實現在“人工智能：一種現代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法。它專注于提供一個易于使用，有良好文檔和測試的庫。

　　EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎（負極大值，置換表、游戲解決）

　　二、機器學習庫

　　PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的算法，它是模塊化的Python機器學習庫。它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的算法。

　　PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和Mac OS X。

　　scikit-learn 旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的算法，這些算法是和python科學包（numpy，scipy.matplotlib）緊密聯系在一起的。

　　MDP-Toolkit 這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網絡結構。新算法的實現是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法（主成分分析、獨立成分分析、慢特征分析），流型學習方法（局部線性嵌入），集中分類，概率方法（因子分析，RBM），數據預處理方法等等。

　　還有哪些語言適合人工智能

　　1、LISP

　　像LISP這樣的高級語言在人工智能中備受青睞，因為在各高校多年的研究后選擇了快速原型而舍棄了快速執行。垃圾收集，動態類型，數據函數，統一的語法，交互式環境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。

　　2、PROLOG

　　這種語言有著LISP高層和傳統優勢有效結合，這對AI是非常有用的。它的優勢是解決“基于邏輯的問題”。Prolog提供了針對于邏輯相關問題的解決方案，或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點（恕我直言）是學起來很難。

　　3、C/C++

　　就像獵豹一樣，C/C++主要用于對執行速度要求很高的時候。它主要用于簡單程序，統計人工智能，如神經網絡就是一個常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程序員只能提升一點點速度也是好的。

　　4、JAVA

　　新來者，Java使用了LISP中的幾個理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序，它還有一套內置類型。Java沒有LISP和Prolog高級，又沒有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。