为什么做AI的都选Python？(为什么AI开发者偏爱Python？)

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 32 #后端开发

为什么AI开发者偏爱Python？

一、Python简介

Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公然发行版发行于1991年。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进来描述代码块，而不是使用大括号或关键词）。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型和广泛用途的编程语言。

二、Python在AI领域的优势

以下是Python在AI领域受到开发者偏爱的一些重点原因：

1. 丰盈的库和框架

Python拥有众多用于机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的库和框架，这些库和框架大大简化了AI开发者的工作。

TensorFlow：Google开源的机器学习框架，适用于深度学习。

Keras：一个高级神经网络API，能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端。

PyTorch：Facebook开源的深度学习框架，以动态计算图著称。

scikit-learn：一个Python机器学习库，用于数据挖掘和数据分析。

nltk：自然语言处理工具包，适用于文本处理。

2. 易于学习和使用

Python具有简洁的语法和明确的代码结构，令开发者能够迅速学习和使用。对于初学者来说，Python是一种非常好的入门语言。

3. 强盛的社区赞成

Python拥有一个庞大而活跃的社区，这意味着开发者可以轻松地找到学习资源、解决方案和帮助。在GitHub、Stack Overflow等平台上，Python相关的讨论和资源非常丰盈。

4. 跨平台兼容性

Python是一种跨平台的语言，可以在多种操作系统上运行，如Windows、Linux和macOS。这令开发者可以在不同的平台上开发和部署AI应用程序。

5. 高效的开发快速

Python的开发快速非常高，开发者可以使用Python迅速实现原型和算法。这对于迅速迭代的AI项目来说尤为重要。

三、Python在AI领域的应用案例

以下是Python在AI领域的一些典型应用案例：

1. 机器学习项目

使用Python和scikit-learn库，开发者可以轻松实现机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林等。


from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 示例代码：线性回归
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

2. 深度学习项目

使用Python和TensorFlow框架，开发者可以构建和训练复杂化的深度学习模型。


import tensorflow as tf
# 示例代码：构建一个简洁的神经网络
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

3. 自然语言处理项目

使用Python和nltk库，开发者可以轻松实现文本分析和处理任务。


import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
# 示例代码：文本分词和停用词过滤
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
text = "Hello, how are you doing today?"
tokens = word_tokenize(text)
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [w for w in tokens if not w.lower() in stop_words]
print(filtered_tokens)