大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python的原因的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Python的原因的解答，让我们一起看看吧。
为什么人工智能用Python？
Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的底层，用Python只是写逻辑，即第一步怎么算，第二步怎么算，几行代码就出来了。
换成C++，得先学1个月才能编译通过。不是说用C++写不了上层逻辑，而是代码量太大，开发效率太低，换来总体速度提升1%，不合适。
计算机语言各有适用性，即C/C++速度快适合底层写算法，Python慢但适合上层写逻辑。两者各自牛逼的特点恰好是对方***的特点。
简单，好上手
Python虽然慢，但是Python只是调用AI接口，用Python主要是写逻辑，几行代码就可以了，而且C/C++学起来太慢了，学习花费的时间来换速度提升那一小部分不太值
如果对人工智能感兴趣，可以看看中科院自动化所叶佩军老师的课程
***://xue.ujiuye***/class-142991/
Python带有大量内置库。 许多库都用于人工智能和机器学习。 其中一些库是Tensorflow（这是高级神经网络库），scikit-learn（用于数据挖掘，数据分析和机器学习），pylearn2（比scikit-learn更灵活）等。
Python对于OpenCV具有简单的实现。 Python广受所有人欢迎的原因在于其功能强大且易于实现。
对于其他语言，学生和研究人员需要先学习该语言，然后才能使用该语言进行ML或AI。python并非如此。 即使是具有非常基础知识的程序员也可以轻松地处理python。 除此之外，与C，C ++或Java相比，某人花在编写和调试python代码上的时间要少得多。 这正是AI和ML的学生想要的。 他们不想花时间调试语法错误的代码，而是想花更多时间在与AI和ML相关的算法和启发式算法上。
不仅可以在线获取库，还可以轻松获取接口的处理方法（包括其教程）。 人们构建自己的库并将其上传到GitHub或其他地方，以供他人使用。
1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB等也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
2: Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的数据底层，用Python只是写相应的逻辑，几行代码就出来了。换成C++的话，不仅代码量太大，而且开发效率太低，不是说用C++写不了上层逻辑，，而是换来总体速度提升1%，得不偿失。
3：Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时，对C的支持也很好，python结合了语言的优点，又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点，自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。
Python扩展语言的优势：
用于通用AI：
1.AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern approach’库。
2.pyDatalog —— Python 中的逻辑编程SimpleAI —— Python 实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用，有据可查的测试库。
3.EasyAI —— 简单的 Python 引擎，用于 AI 的双人游戏，如 Negamax, transposition tables, game solving。
用于机器学习：
去年毕业，机电专业，考虑上个培训班，学python，求大佬给一点意见？
当前对于初级职场人来说，学习一门编程语言是不错的[_a***_]，而对于非IT行业的职场人来说，选择从Python语言开始学起是比较适合的，一方面Python语言比较简单易学，另一方面Python语言在传统行业领域的应用也比较广泛，随着工业互联网、大数据和人工智能等技术的发展，未来更多的职场人会需要借助于编程语言来提升工作能力。
学习Python要根据自己的知识结构和岗位发展规划来选择学习路线，目前Python比较常见的应用领域涉及到大数据和人工智能领域，虽然Python也可以应用于Web开发领域，但是相对于大数据和人工智能领域来说，Web开发岗位的附加值要稍微低一些。对于非计算机专业出身的人来说，当前选择大数据方向会相对容易一些。
Python目前在大数据领域的应用主要集中在大数据开发和大数据分析这两个方向，大数据开发更注重对于技术平台的了解，而大数据分析则需要积累一定的行业知识。实际上，大数据领域的很多技术都与具体的应用场景有比较密切的关系，所以职场人学习大数据技术可以在立足本行业的基础上进行相关技术的学习，这样也可以学以致用。
虽然Python语言本身比较简单，但是Python的相关岗位往往对于从业者有比较高的要求，这一点与J***a语言有一定的区别，虽然都是全场景编程语言，但是如果想通过学习一门编程语言来就业到IT行业，当前更推荐学习J***a语言。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
到此，以上就是小编对于学习python的原因的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python的原因的2点解答对大家有用。
