人工智能和python是什么關系？這些項目大多基于人工智能框架，因此必須由python進行深入開發(fā)為什么Python是入行人工智能的首選語言？人工智能是我的研究方向之一。目前我還在用Python做智能

人工智能和python是什么關系？

這些項目大多基于人工智能框架，因此必須由python進行深入開發(fā)

為什么Python是入行人工智能的首選語言？

人工智能是我的研究方向之一。目前我還在用Python做智能診療的落地應用。我將根據我的個人經驗談談Python在人工智能中的應用。

我是從機器學習開始研究人工智能的，因為我以前一直在做大數據相關的研發(fā)，從大數據進入機器學習是很自然的。機器學習所要做的就是從無序的數據中發(fā)現規(guī)律，通過數據的采集和排序來訓練算法，從而實現最終的應用。

由于我已經使用java很長時間了，當我第一次開始實現機器學習算法時，我的首選語言是java。畢竟編程語言只是一個工具，哪個工具好用，所以我總是用java來實現。直到有一次我參加了一個機器學習交流會，一位同行推薦我用Python來做機器學習。他告訴我Python做機器學習非常簡單，你不必過多考慮語言實現，你可以專注于算法。

我花了大約一個星期的時間學習python，然后我開始在使用python時熟悉它?，F在我們已經使用Python好幾年了，可以說Python非常適合算法實現。一方面語法簡單，另一方面可以使用的算法庫非常豐富，而且程序可以快速調整，所以用Python做機器學習讓我感覺輕松了很多。

目前，我的登陸項目也已經用Python完成了。雖然速度不如Java快，但從程序開發(fā)的角度來看，使用python確實很有趣。

為什么C#排名和Python相差越來越大？

以下是我的一些個人觀點。如果我錯了，請糾正我：

首先，從語言本身的角度來看：

C#可以看作是一種編譯語言（嚴格地說，是一種混合語言），Python是一種解釋性語言。

C的優(yōu)勢？速度越來越快。由于編譯只進行一次，運行時不需要編譯，因此編譯語言的程序執(zhí)行效率很高。

同時，編譯是一把雙刃劍。如果修改了代碼，則需要重新編譯整個模塊，并根據操作系統(tǒng)環(huán)境編譯不同的可執(zhí)行文件。

魚和熊掌不能兼得。Python的優(yōu)點是它具有很強的跨平臺能力。代碼修改不需要停止。缺點是每次運行時都要解釋。

然而，隨著軟硬件的快速發(fā)展，解釋運行時間與編譯后運行時間的時差將越來越小，Python語言“優(yōu)雅”、“清晰”、“簡單”的優(yōu)勢也越來越明顯。

其次，從類庫生態(tài)的角度來看：

Python有大量的第三方類庫。在其他一些語言中，實現一個函數可能需要幾十到幾百行代碼，而Python可能會調用其他語言的下一個輪子，只需要幾行代碼甚至一行代碼。然而，c#一開始是基于Windows平臺的，后來可以是跨平臺的、開源的。第三方類庫的數量沒有python那么多。

最后，從發(fā)展前景來看：

人工智能，大數據時代已經到來，數據清洗和分析是python的強項，人工智能中有很多基于python的優(yōu)秀框架。如果有人說Python效率低下，如果我的硬件不符合標準，我需要效率，那么人們更愿意使用C/C而不是C#。

總之，c和Python之間的排名差距越來越大。