相对于其他语言，python对人工智能的最大优势是他的可扩展性、可嵌入性。 这也是他被程序员称为“粘合剂语言”的原因。
python相对于人工智能APP应用的优点：(学习推荐： python视频教程) ) ) )。
1:人工智能的核心算法完全依赖于C/C，Python在历史上也是科学计算和数据分析的重要工具。 Python虽然是脚本语言，但由于容易学习，很快就会成为科学家的工具。 (MATLAB等也可以进行科学计算，但软件很花钱而且很贵。 )因此，积累了大量的工具库、体系结构。 人工智能涉及大量的数据计算，使用Python很自然，简单高效。
2: Python虽然慢，但只是调用AI界面，真正的计算都是用C/C编写的数据基础，在Python中只需要写相应的逻辑，就会出现几行代码。 如果换成C，不仅代码量太大，而且开发效率太低，用C写不了上位的逻辑，而是换成整体速度提高1%，不亏。
3:Python拥有简洁的语法和丰富的生态环境，在提高开发速度的同时，也有很好的C支持。 python结合了语言的优点，并与c高度兼容，弥补了速度慢的缺点，自然受到数据科学研究者和机器学习程序员的欢迎。
python扩展语言的优点：
用于通用AI :
1.AIMA —— Python实现Russell和Norvig的“artificial intelligence 3360 amodernapproach”库。
2.pyDatalog —— Python的逻辑编程引擎SimpleAI —— Python实现了《AIMA》一书中描述的许多人工智能算法。 重点是提供易于使用、可验证的测试库。
3.EasyAI ——简单的Python引擎。 Negamax、transposition tables、game solving等AI双人游戏。
用于机器学习：
1.PyBrain ——灵活简单，但对机器算法任务非常高效，是Python的机器学习模块化库。 它还提供了预定义的环境，用于测试和比较算法。
2 .用2.pyml——python编写的侧重于SVM和其他内核方法的双边框架。 支持在Linux和Mac OS X上运行。
3.scikit-learn ——旨在提供简单、功能强大的解决方案，可在各种环境中重用。 机器学习作为科学和工程的多功能工具。 这是一个Python模块，它将经典的机器学习算法集成到紧密结合的类似科学世界的Python包(numpy、scipy、matplotlib等)中。
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