python人工智能是做什么的,python效率低为什么适合人工智能

　　与其他语言相比，python相对于人工智能的最大优势是可扩展性和可嵌入性。这也是他被程序员称为“粘合语言”的原因。

　　python相对于人工智能APP应用的优势：(学习推荐：python视频教程)))))。

　　1.人工智能的核心算法完全依赖于C/C，Python在历史上也是科学计算和数据分析的重要工具。虽然Python是一种脚本语言，但因为简单易学，它很快就会成为科学家的工具。(也可以用MATLAB进行科学计算，但是软件贵，价格贵。因此积累了大量的工具库和架构。人工智能涉及大量的数据计算，所以使用Python是自然、简单、高效的。

　　2: Python速度慢，但只调用AI接口。真正的计算都是用C/C写的数据库，在Python中，你只需要写相应的逻辑，几行代码就出现了。如果换成C，不仅代码量太大，而且开发效率太低。不能用C写上层逻辑，但整体速度反而会提高1%，而且不亏。

　　3:Python语法简洁，生态环境丰富，提高了开发速度，同时也有很好的C支持。Python结合了语言的优点，与C高度兼容，弥补了速度慢的缺点。它在数据科学研究人员和机器学习程序员中自然很受欢迎。

　　python扩展语言的优势：

　　用于一般人工智能：

　　1.AIMA —— Python实现了Russell和Norvig的“人工智能3360 AmoderNaproach”库。

　　2.SimpleAI —— Python，2.pyDatalog —— Python的逻辑编程引擎，实现了《AIMA》这本书里描述的很多人工智能算法。关键点是提供一个易用且可验证的测试库。

　　3.EasyAI ——简单Python引擎。Negamax，换位表，游戏求解等AI双人游戏。

　　用于机器学习：

　　1.pybrain3354灵活简单，但对于机器算法任务非常高效。它是Python用于机器学习的模块化库。它还为测试和比较算法提供了一个预定义的环境。

　　2.用2.pyml——python编写的双边框架，重点关注SVM和其他内核方法。在Linux和Mac OS X上运行.

　　3.SCI Kit-Learn 3354旨在提供一个简单而强大的解决方案，可以在各种环境中重用。机器学习作为科学和工程的多功能工具。这是一个Python模块，将经典的机器学习算法集成到紧密集成的Python包(numpy，scipy，matplotlib等。)类似于科学界。

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