为什么入行人工智能Python是首选语言


为什么入行人工智能Python是首选语言,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。在人类发展史上,从来没有任何一项技术及其应用能像计算机网络一样发展如此迅速。对人们的工作、生活、消费和交往方式影响如此巨大,并且随着信息化的网络社会的到来,人类传统的生产方式、生活方式和生存状态都发生着翻天覆地的变化。而计算机的运行离不开程序,编写程序就要需要用到计算机语言。我们今天说说常用的计算机语言中的Python。网上说Python是一个不务正业的人发明的:“是”也”不是“。“ 是 ”是因为:Python是Guido van Rossum创立的, 1989年圣诞节,他在阿姆斯特丹很无聊,决定开发一种新的脚本解释语言,之所以选择Python(大蟒蛇)作为程序的名字,是因为他是一个大蟒蛇飞行马戏团的爱好者。他的爱好很广泛,看起来像无所事事的。“ 不是 ”是因为:在Python开发之前,他也是ABC语言的设计者,最终ABC没有获得成功,Guido认为是因为ABC没有开源, 所以在Python上就特别重视开源和与其它语言的结合。Python 是一种解释性脚本语言,不是像c++/java那样的高级语言,需要编译成字节码之后才能运行,它可以边运行边解释。而它的设计也坚持了清晰划一的风格,这使得Python成为一门易读、易维护,并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。而且随着人工智能的兴起,近几年Python的热度更是逐渐上涨,众多AI从业者都会首选Python,下面我们看两组数据:根据数据平台 Kaggle发布的2017年机器学习及数据科学调查报告,在工具语言使用方面,Python是数据科学家和人工智能从业者使用最多的语言(见下图)。IEEE综览(IEEE Spectrum)发布的2017最受欢迎编程语言列表中,Python同样位列第一(见下图)。为什么Python是人工智能技术首选的编程语言?原因1:Python是一种说人话的语言所谓“说人话”,是指这种语言:开发者不需要关注底层语法简单直观表达形式一致我们先来看几个代码的例子:C 语言Hello World 代码:int main()
{
printf(“Hello, World!”);
return 0;
}Java 语言Hello World 代码:public class HelloWorld {
public static void main(String[] args){
System.out.println(“Hello World!”);
}
}Python 语言Hello World代码:print(“Hello World!”)仅仅是一个Hello World程序,就能看出区别了,是不是?编译 VS 解释当然,仅仅是一个Hello World的话,C和Java的代码也多不了几行。可是不要忘了,C和Java的代码要运行,都必须先经过编译的环节。对于C语言来说,在不同的操作系统上使用什么样的编译器,也是一个需要斟酌的问题。一旦代码被copy到新的机器,运行环境和之前不同,还需要重新编译,而那台机器上有没有编译器还是一个问题,安装上编译器后,也许和之前最初的编译器有所区别,还得修改源代码来满足编译环境的需求……我到底做错了什么?我只是想运行一个别人写的程序而已。而Python则不用编译,直接运行。而且都可以不用写文件,一条条语句可以直接作为命令行运行,真的太方便了。语言语法和Python比,Java的语法更“啰嗦”。从上面的例子已经可以看出,创建一个链表,Java还需要声明和逐个插入节点,而Python则可一行代码完成从链表创建到插入节点及赋值的全部操作。Java非让你很别扭地写好几行,Python免费云主机域名直接一句搞定。这样的结果就是,Python写起来省事,读起来也方便。可读性远超Java。表达风格在10年或者更久远之前,Python经常被用来和Perl相提并论。毕竟在那个时候,C是系统级语言,Java是面向对象语言,而Python & Perl则是脚本语言的双子星。Python和Perl在设计层面有一个非常大的区别:Python力求让不同的人在撰写同样功能实现的代码时,所用的表达形式尽量一致;而Perl则是故意追求表达的千姿百态,让同一个人在不同地方写同样功能时所用具体形式都不同。从哲学层面讲,Perl的追求更加自由主义,更利于释放人类的多样化天性。然而,Perl写的程序——那叫一个乱七八糟!如果不是想成为代码诗人,或者语言大师,只是想用尽量简单直接的方法,把事情做了,首选语言确实是Python。原因2:强大的AI支持库矩阵运算NumPy由数据科学家Travis Oliphant创作,支持维度数组与矩阵运算。结合Python内置的math和random库,堪称AI数据神器!有了它们,就可以放心大胆玩矩阵了!大家知道,不管是Machine Learning,还是Deep Learning,模型、算法、网络结构都可以用现成的,但数据是要自己负责I/O并传递给算法的。而各种算法,实际上处理的都是矩阵和向量。使用NumPy,矩阵的转置、求逆、求和、叉乘、点乘……都可以轻松地用一行代码搞定,行、列可以轻易抽取,矩阵分解也不过是几行代码的问题。而且,NumPy在实现层对矩阵运算做了大量的并行化处理,通过数学运算的精巧,而不是让用户自己写多线程程序,来提升程序效率。有了Python这种:语法简洁明了、风格统一;不需要关注底层实现;连矩阵元素都可以像在纸上写公式一样;写完公式还能自动计算出结果的编程语言,开发者就可以把工作重心放在模型和算法上了。ML模型用Python实现大多数经典模型,几十上百行代码就够了。当然,对于普通用户,也可以连算法都不用管,只是调用Scikit-Learn的接口就可以了。比如,训练和使用一个logistic Regression模型,只需要下面几行代码就可以了:# import the LogisticRegression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Use default parameters
classifier = LogisticRegression()
# train model
classifier.fit(train_set, target)
# do test
y_hat = classifier.predict(test_set)
# print out test results
print y_hat支持图表Python还有许多图标方面的支持库。用来生成dashboard上的各种图形表格,是非常简单的事情。比如使用Plotly图形库,下面这些炫彩的图形,就随便用啦:原因3:规模效应语言简单易学,支持库丰富强大,这两大支柱从早期就奠定了Python的江湖地位。根据以高收入国家Stack Overflow问题阅读量为基础的主要编程语言趋势统计,可以看出,近年来,Python已然力压Java和Javascript,成为目前发达国家增长最快的编程语言(见下图)。由图可见,2012年之后,对于Python相关问题的浏览量迅速增长,从时间上看,这一趋势正好和近几年人工智能的发展重合。总结:技术的普及推广就像滚雪球,早期的积累相对缓慢,一旦过了临界点,就是大爆发。中国已进入人工智能迅速发展的时代,而当下热门的Python被认为是现阶段人工智能技术的首选编程语言关于为什么入行人工智能Python是首选语言问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注云编程开发博客行业资讯频道了解更多相关知识。

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