python与人工智能编程-Python是人工智能和机器学习的最佳编程语言，证据在此！...

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我是靠谱客的博主高挑小白菜，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python与人工智能编程-Python是人工智能和机器学习的最佳编程语言，证据在此！...，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

人工智能与机器学习是IT行业的新兴热门领域。虽然有关其发展安全性的讨论日益增多，但开发人员仍在不断扩展人工智能的能力与存储容量。如今，人工智能已远远地超出科幻小说中的构想，成为了现实。人工智能技术广泛应用于处理分析大量数据，由于其处理的工作量及工作强度明显提高，因此这些工作今后无需人工操作。

例如，人工智能被应用于分析学中以建立预测，帮助人们创建有力策略和更为有效的解决办法。金融科技公司将人工智能应用于投资平台中，进行市场调查并预测如何实现投资收益最大化。旅游业使用人工智能发送个性化建议，或是开发聊天机器人，优化整体用户体验。这些例子都表明使用人工智能和机器学习处理大量数据会为用户提供更具个性化、更加精准的优质体验。

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人工智能和机器学习如何构建未来科技

随着数据量的增多与数据复杂性的增大，人们将人工智能和机器学习应用于数据处理与分析。公平地来讲，人脑可以分析大量的数据，但这项能力会受随时可容纳数据量的限制。然而，人工智能却不受此限制，它能提供更为精准的预测和观点，提高业务效率、生产率，降低生产成本。为此，许多行业都开始应用人工智能和机器学习，提高产品性能、推动产品研发，就不足为奇了。

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德勤研究表明，在以提高生产率为目的的技术转型中，采用人工智能技术辅助公司发展成为最新趋势。他们的预测也证明了这一点，即在未来24个月内，更多公司会在产品和生产流程中使用人工智能，达到更高效率、实现战略目标。简而言之，人工智能可帮助公司耗费较少精力、更好地完成工作。

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人工智能五大优势

· 提高当前生产率（44%）

· 合理规划内部运作（42%）

· 更好地做出决策（35%）

· 合理规划外部运作（31%）

· 自由工作者更具创造力（31%）

鉴于以上列出的人工智能的使用优势，越来越多的公司跃跃欲试。然而，人工智能是相互的——它可以帮助人们优化分析过程，但需要人们进行有难度的开发。由于需要分析大量数据，人工智能产品必须在短时间内高效处理高负载工作进程。为确保正常工作，必须选择适当的语言进行开发。编程语言需要句法简单、能处理复杂进程，而且还要随时提供支持。

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Python是人工智能和机器学习的最佳编程语言

随着人工智能和机器学习逐渐应用于各个渠道、行业，大公司在这些领域进行投资，对机器学习和人工智能领域专家的需求也相应增长。IBM机器学习部门的Jean FrancoisPuget表示，对于人工智能和机器学习，Python是最受欢迎的的语言，而且这一结论是基于indeed.com的趋势搜索结果得出的。

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根据FrancoisPuget的图表，Python是人工智能和机器学习的主要编程语言。

对Python的优势进行调查后，发现以下几个使用Python将人工智能和机器学习项目付诸实践的原因。

1. 强大的软件库生态系统

拥有众多的软件库选择是Python成为人工智能最受欢迎的编程语言的主要原因之一。软件库由 PyPi 等不同源发布的模块或模块组组成，其中包括预先编写的代码片段，允许用户访问某些功能或执行不同操作。Python库提供基本级项目，因此开发人员不必每次都从头编码。

机器学习需要连续地进行数据处理，Python库允许访问、处理和转换数据。以下是机器学习和人工智能领域使用最为广泛的软件库：

· Scikit-learn 适用于处理机器学习基本算法，如聚类、线性和逻辑回归、回归和分类等。

· Pandas 适用于高级数据结构与分析，允许合并和过滤数据，以及从其他外部源（如Excel）收集数据。

· Keras 适用于深度学习，可进行快速计算和建立原型。因为该软件库除了使用计算机的CPU之外，还使用GPU。

· TensorFlow 适用于通过设置、训练和利用含有大量数据集的人工神经网络来进行深度学习。

· Matplotlib 适用于创建2D图、直方图、图表和其他形式的可视化操作。

· NLTK 适用于计算语言学、自然语言识别与处理。

· Scikit-image 适用于图像处理。

· PyBrain 适用于神经网络、无监督学习和强化学习。

· Caffe 适用于深度学习，可以在CPU和GPU之间进行切换，并通过使用单个NVIDIAK40 GPU每天处理60多万个图像。

· StatsModels 适用于统计算法和数据探索。

在 PyPI存储库中，可以探索、对比更多的Python库。

2. 准入门槛低

在机器学习和人工智能领域工作意味着需要方便有效地处理大量数据。较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速掌握Python，进行人工智能开发，而且学习此语言无需花费过多精力。

Python编程语言与日常英语十分相似，这使得学习过程更加容易。其简单的句法可以让人轻松自如地使用复杂系统，并确保系统元素间的清晰关系。

例如，编写此代码目的是算出输入数字是否为质数。

代码如下：

test_number = 407 # our example is not a prime number

# prime numbers are greater than 1

if test_number > 1:

# check for factors

number_list = range(2, test_number)

for number in number_list:

number_of_parts = test_number // number

print(f"{test_number} is not a prime number")

print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")

break

else:

print(f"{test_number} is a prime number")

else:

print(f"{test_number} is not a prime number")

正如最后一行所示，代码结果表明所测试的数字不是质数。说白了，讲英语的人可以很容易地理解代码的含义，因为用的都是简单的英语单词。

此外，还有很多可用的文档，而且Python的社区可长期提供帮助并给出建议。

3. 灵活性

对于机器学习而言，Python语言富有灵活性，是个很好的选择：

· 提供OOP或脚本的选项。

· 无需重新编译源代码，开发人员可以执行任何更改并立刻查看结果。

· 程序员可以将Python与其他语言结合，以达到目的。

此外，灵活性使开发人员可以选择其特别熟悉的编程风格，甚至可以组合不同的编程风格，以最有效的方式解决不同类型的问题。

· 命令式风格由描述计算机应如何执行这些指令的命令组成。使用这种风格，可以自定义程序状态发生更改时的计算顺序。

· 函数式风格又称声明式风格，因为其会声明应执行的操作。与命令式风格相比，此风格不考虑程序状态，以数学方程式的形式宣布声明。

· 面向对象风格基于两个概念：类和对象，相似的对象形成类。Python不完全支持这种风格，因为其无法完全执行封装，但开发人员仍然可以在一定限度内使用此风格。

· 过程式风格是初学者中最为常用的，由于其以逐步的格式执行任务，因此常用于排序、迭代、模块化和选择。

灵活性这一因素降低了犯错的可能性，因为程序员可掌控任何情况，在舒适的环境中工作。

4. 平台独立性

Python不仅使用起来轻松自在，而且易于学习、功能多样。用于机器学习开发的Python可以在任何平台上运行，包括Windows、MacOS、Linux、Unix和其他21个平台。将进程从一个平台转移到另一个平台，开发人员需要进行几个小的更改，修改几行代码，以便为所选平台创建可执行的代码形式。开发人员可以使用像 PyInstaller 这样的包，用来准备在不同平台上运行的代码。

同样，这还为在各种平台上的测试节省了时间和金钱，也让整个过程变得更加简单方便。

5. 可读性

Python非常易读，所以每位 Python开发人员都能理解同行的代码并作更改、复制或分享。因为根本不存在会产生混淆、错误或冲突的范例，所以使得人工智能和机器学习专业人员之间，在算法、思想和工具方面的交换更为有效。

IPython 这样的工具也可以使用，它是一个交互式的命令解释程序，可提供测试、调试、选项卡完成等额外功能，从而加速进程。

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6. 良好的可视化选项

上文已经提到Python提供了各种各样的库，其中一些是很好的可视化工具。然而，对于人工智能开发人员来说，这些工具在人工智能、深度学习和机器学习中的重要性固然重要，更重要的是能够以人类可读格式表示数据。

数据科学家可以使用像 Matplotlib 这样的数据库构建图表、直方图和平面图，获得更好的数据理解、高效表达和可视化。不同的应用程序接口还简化了可视化进程，使创建清晰报表变得更加容易。

7. 社区支持

围绕编程语言所建立的强大社区支持非常有用。Python是一种开源语言，这意味着，对程序员来说，无论是初学者还是专业人士，都有大量的开放资源可以使用。

许多Python文档都可以在线获得，或在Python社区和论坛中获得。程序员和机器学习开发人员都可以在社区和论坛中讨论错误、解决问题并互相帮助。

Python编程语言完全免费，还拥有各种有用的库和工具。

8. 普及度上升

鉴于上文所谈到的各种优点，Python在数据科学家中越来越受欢迎。 StackOverflow 调查显示，Python的流行程度预计至少会持续增长至2020年。

这意味着，在必要情况下，开发人员可以更容易地搜索并替换团队成员。而且，使用Python的工作成本可能和使用不那么普及的编程语言一样高。

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Python用于人工智能和机器学习的实例

Python提供了许多针对人工智能和机器学习的功能，这使其成为该领域的最佳语言。难怪各个行业都使用Python进行预测和其他机器学习任务。

仔细看看以下领域的实例：

· 旅行

例如，旅游业巨头Skyscanner使用Python无监督机器学习算法，预测新航线的情况。对比上千个出发地和目的地，使用30个不同的标准评估每个出发地与目的地，以确定乘客的需求。结果显示在仪表板上，在上面可以随意选择出发城市，查看编号为0到9的目的地组及其特征。

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这样一个在旅游业中应用人工智能的实例，对于向用户建议目的地、协助创建营销预算以及为新路线设置初始价格非常有帮助。

· 金融科技

人工智能在金融服务中的应用有助于解决诸如与风险管理、欺诈预防、个性化银行业务、自动化相关的问题，也有助于为用户提供高质量金融服务的工具等。据预测，到2030年，由于人工智能在金融科技领域的应用，运营成本可以降低22％，节省1万亿美元。

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使用Python构建的在线银行软件中， Venmo 、 Affirm 、 Robinhood 都是比较成功的例子。它们不仅允许用户进行付款、购买，还支持在软件内部创建社交网络，使人们可以一直保持联系。

在加密货币方面，Python用于构建如 Anaconda 这样的平台，以有效地分析市场、进行预测并可视化数据。

· 交通

优步使用Python开发了一个机器学习平台 MichelangeloPyML 。优步公司将其用于在线和离线预测，解决日常任务。MichelangeloPyML是Michelangelo初代产品的升级版，该产品具有可扩展性，但不够灵活。目前，用户可以使用PyML验证模型，然后在Michelangelo中进行复制，实现最佳效率和可扩展性。

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