为什么人工智能用Python？_人工智能为什么用python不用java

Python 作为脚本语言，虽然上手简单、入门快，但是运行速度没有Java、C++快，应用也不够广泛，那Python到底有什么优势？

来听听王道Python的主讲老师龙哥怎么说？

Python被认为是一门相对容易学习和上手的编程语言，对初学者友好。其简洁的语法和清晰的代码结构使得开发人员能够更专注于解决问题而不是处理语法复杂性。

Python在人工智能和机器学习领域有着广泛的应用和支持。许多流行的人工智能框架和库，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等，都提供了Python的接口和支持。 这使得开发人员能够轻松地利用这些工具进行人工智能项目的开发。

例如最流行的机器学习框架Scikit-learn只支持Python。

我们完成一个人工智能的模型，比如语音识别，或者图形识别，都需要借助于TensorFlow，Pytorch框架来进行，同时读研时，阅读各种论文，90%以上的论文都是通过TensorFlow，Pytorch来进行实现的。

Python中有许多用于数据处理、可视化、科学计算和机器学习的库和工具，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等。这些库与TensorFlow和PyTorch良好地集成在一起，使得整个工作流更加无缝。

尽管TensorFlow和PyTorch提供了多语言支持，但Python仍然是首选语言，因为它提供了更完善、更丰富的生态系统，打个比方，用Python去实现一个图片识别模型，TensorFlow和PyTorch为Python提供了高级接口，可以高效完成，而为C++等其他语言提供的接口比较初级，导致从入门到放弃，因此选择Python去学习AI，是必须选项。

Python拥有大量的在线文档和教程，涵盖了从基础知识到高级主题的各个方面。这些资源为学习者提供了详细的指导和解答，帮助他们更好地理解人工智能的概念和实践。与其他语言相比，Python的文档通常更为清晰且易于理解，这使得学习者更容易找到他们需要的信息。

在人工智能领域，实验性的开发和原型设计是非常常见的。Python的交互式开发环境和快速原型设计工具使得开发者能够迅速尝试新的想法和算法。这种灵活性对于研究者和工程师来说非常重要，因为他们可以更快地验证和迭代他们的模型。

学习Python不仅意味着获得了人工智能领域所需的技能，还意味着加入了一个庞大而活跃的社区。这个社区提供了丰富的交流平台，使得学习者能够与其他专业人士分享经验、解决问题。此外，Python在业界的就业机会也非常丰富，许多公司更倾向于雇佣懂得Python的人才。

目前业界最流行的ChatGPT开源大模型，如国外Facebook的Llama，国内清华的ChatGLM，均只提供了Python实现，因此学AI首选Python。

如果考研报考的专业是人工智能或大数据，在准备复试阶段，可以选王道的Python来作为项目准备，上岸后正好可以给导师做项目。

可能对于许多新手来说，不太了解Python在市面上的应用，以及如果要学Python该如何做准备，入门和进阶的学习路径是怎么样的也不太了解。

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