13161216443

您所在位置: 首頁> 學習課程> 為什么說Python是學習人工智能的第一語言?

為什么說Python是學習人工智能的第一語言?

發布百知教育 來源:學習課程 2019-08-20

隨著人工智能的熱度越來越高,Python這個詞我們聽到的越來越多,伴隨著Python這個單詞一起涌入我們視線的還有很多句子:人生苦短,我用Python;Python-人工智能第一語言等等這樣的句子。Python真的如大家說的那樣。這么厲害么?編程語言那么多,常用的也有10多種,Python憑什么能夠登上人工智能第一語言的寶座?


在所有編程語言里,Python并不算年輕,從1991年發布第一個版本,至今已經快30年了。最近幾年,隨著人工智能概念的火爆,Python迅速升溫,成為眾多AI從業者的首選語言。那么Python到底有什么魔力呢?我們從四個要點看看為什么Python能夠成為人工智能的第一語言。


01、簡便,直觀且通俗易懂,新手福音


跟其他語言比較,Python有著簡便、直觀且通俗易懂的優勢。我們請出了以效率著稱的C語言,和在業務層面有著優秀戰績的Java語言,讓他們和Python做對比。我們分別使用3種語言寫一個HelloWorld,看誰對新手更友好。


首先是C語言:


1.png


嗯,代碼量還行,不算{}一共有三行代碼。但是,int,main,return這都是什么跟什么?對于新手來說,一開始只能強行記憶了,沒有任何理解的成分,我們只需要明白printf()使用來輸出的,其他的即使解釋了,也跟天書沒什么區別。


接下來該Java語言上場了,同樣還是輸出HelloWorld的例子:


2.png


貌似比C語言的更復雜了。由于Java語言面向對象的特性,所以任何代碼都必須要放在class里面,所以Java的固定代碼比較多。同樣對于新手來說,Java語言也是從記憶到理解的過程,也只能強行記憶。


C和Java語言看上去對新手不太友好,那么Python語言會有什么表現呢?相同的例子,會不會有不一樣的結果呢?


3.png


就一句話,想輸出helloworld,一行print語句就夠了。沒有C和Java那么多格式和需要額外記憶的東西。所以誰是新手福利,誰是菜鳥殺手呢?


02、編譯 VS 解釋


當然,僅僅是一個Hello World的話,C和Java的代碼也多不了幾行??墒遣灰?,C和Java都是編譯型語言,代碼運行前都必須先經過編譯的環節。


什么是編譯呢?原來,除了艱深難懂的機器語言,我們寫下的程序計算機是無法直接讀取的。而是要經過“翻譯”的過程,計算機才能“理解”要執行的指令。充當“翻譯官”的是編譯器的程序。當高級語言源程序進入計算機,被編譯器翻譯成目標程序,以完成源碼要處理的運算并取得結果。


對于C語言來說,在不同的操作系統上使用什么樣的編譯器,也是一個需要斟酌的問題。一旦代碼被帶到新的機器,運行環境和之前不同,還需要重新編譯。有時候不同的計算機的編譯環境有所區別,我們還得寫文件修改源代碼來滿足編譯環境的需求。


而Python是一門解釋型語言。充當編程語言與機器語言的翻譯官是解釋器,解釋器不會一次把整個程序翻譯出來,而是每翻譯一行程序敘述就立刻運行,然后再翻譯下一行再運行,不產生目標程序。解釋器就像是同聲口譯,編程語言每說完一句話,解釋器立即翻譯給計算機,計算機立即執行程序。


數據神器NumPy


我們知道,不管是機器學習(Machine Learning, ML),還是深度學習(Deep Learning,DL),模型(Model)、算法(algorithm)、網絡結構(structure)都可以用現成的,但數據是要自己負責I/O并傳遞給算法的。而各種算法,實際上處理的都是矩陣和向量。


NumPy由數據科學家Travis Oliphant創作,支持維度數組與矩陣運算。結合Python內置的math和random庫,堪稱AI數據神器!有了它們,就可以放心大膽玩矩陣了!


使用NumPy,矩陣的轉置、求逆、求和、叉乘、點乘……都可以輕松地用一行代碼搞定,行、列可以輕易抽取,矩陣分解也不過是幾行代碼的問題。而且,NumPy在實現層對矩陣運算做了大量的并行化處理,通過數學運算的精巧,而不是讓用戶自己寫多線程程序,來提升程序效率。


有了Python這種語法簡潔明了、風格統一;連矩陣元素都可以像在紙上寫公式一樣;寫完公式還能自動計算出結果的編程語言,開發者就可以把工作重心放在模型和算法上,不用操心運行的問題了。


可視化庫Matplotlib


Matplotlib 是 Python 的繪圖庫。它可與 NumPy 一起使用,提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案。它也可以和圖形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。


Matplotlib主要的作用就是強大的數據可視化~在做數據分析的時候可以用各種圖表(條形圖,散點圖,條形圖,餅圖,堆疊圖,3D 圖和地圖圖表…..)來展現分析結果。


7.png


可以說,Matplotlib在數據科學的領域是非常好用的數據可視化工具。


Python是一門非常適合人工智能開發的語言,人工智能所需數據獲取、數據分析、數據建模的流程都可以通過Python的類庫輕松解決:


網絡爬蟲庫:requests、scrapy、selenium、beautifulSoup


人工智能最重要的是數據,怎么獲取巨大的數據量呢?Python的網絡爬蟲類庫就派上用場了。爬蟲是一種網絡機器人,它可以像真人訪問網絡一樣源源不斷地抓取你所需要的信息。用Python制作網絡爬蟲,你就可以更方便地獲得人工智能時代的最重要的資源——數據。


數據處理庫:Numpy、scipy、pandas、matplotlib


網絡爬蟲獲取海量數據,而處理和分析數據的工作Python同樣可以解決。數據處理相關的庫能夠幫助你更加直觀地分析數據。這些庫分別可以進行矩陣計算、科學計算、數據處理、繪圖等操作,有了它們,你就可以一步步開始把數據處理成你需要的格式。


建模庫:nltk、keras、sklearn


完成數據可視化處理后,我們就需要利用這些數據進行建模。這些庫主要是用于自然語言處理、深度學習和機器學習的,把這些用好了,你的模型就構建出來了。


這些類庫為我們提供了從數據收集、數據處理和建立模型的一條龍操作,掌握它們,我們就可以在人工智能的海洋里暢游了。


04、規模效應


根據Stack Overflow網站的來自高收入國家問題閱讀量的主要編程語言趨勢統計,可以看出,近年來,Python已然成為目前發達國家增長最快的編程語言。


8.png


由圖可見,2012年之后,對于Python相關問題的瀏覽量迅速增長,從時間上看,這一趨勢正好和近幾年人工智能的發展重合。


語言簡單易學,支持庫豐富強大,這兩大支柱從早期就奠定了Python的發展基礎。技術的普及推廣就像滾雪球,早期的積累相對緩慢,一旦過了臨界點,就是大爆發。別的不說,就說現在tensorflow,caffe之類的深度學習框架,主體都是用Python來實現,提供的原生接口也是Python。


正是由于上述4個特點,Python在人工智能領域中已經遙遙領先其他的語言占據了頭把交椅。


上一篇:BAT的Java人員必須掌握的 20+ 種 Spring 常用注解

下一篇:應屆生去公司找個Java程序員的職位需要什么技能?

相關推薦

www.akpsimsu.com

有位老師想和您聊一聊

關閉

立即申請