為什麼人工智慧用python
相對於其他語言,python對人工智慧最大的優勢是他的可擴展性、可嵌入性。這也是他被程式設計師稱為「膠水語言」的原因。
python對人工智慧應用的優點:(推薦學習:Python影片教學)
1:人工智慧的核心演算法是完全依賴C/C 的,而且Python歷史上也一直都是科學計算和數據分析的重要工具。 Python雖然是腳本語言,但因為容易學,迅速成為科學家的工具(MATLAB等也能搞科學計算,但是軟體要錢,而且很貴),從而積累了大量的工具庫、架構,人工智能涉及大量的數據計算,用Python是很自然的,簡單有效率。
2: Python雖然慢但是它只是呼叫AI接口,真正的計算全是C/C 寫好的資料底層,用Python只是寫對應的邏輯,幾行程式碼就出來了。換成C 的話,不只程式碼量太大,而且開發效率太低,不是說用C 寫不了上層邏輯,,而是換來整體速度提升1%,得不償失。
3:Python在擁有簡潔的語法和豐富的生態環境從而提高開發速度的同時,對C的支持也很好,python結合了語言的優點,又通過對C的高度兼容彌補了速度慢的缺點,自然受到資料科學研究者與機器學習程式設計師的青睞。
python擴充語言的優點:
用於通用AI:
1.AIMA —— Python 實作Russell 和Norvig 的'Artificial Intelligence: A Modern Approach'庫。
2.pyDatalog —— Python 中的邏輯程式引擎SimpleAI —— Python 實作了「AIMA」一書中所描述的許多人工智慧演算法。它側重於提供易於使用,有據可查的測試庫。
3.EasyAI —— 簡單的 Python 引擎,用於 AI 的雙人遊戲,如 Negamax, transposition tables, game solving。
用於機器學習:
1.PyBrain —— 靈活、簡單,但對於機器演算法任務非常高效,它是 Python 的一個機器學習模組化函式庫。它還提供了各種預先定義的環境來測試和比較你的演算法。
2.PyML —— 一款以 Python 編寫的專注於 SVM 和其他核心方法的雙邊框架。它支援在 Linux 和 Mac OS X 上運行。
3.scikit-learn —— 旨在提供在各種環境下可重複使用的簡單而強大的解決方案:機器學習作為科學和工程的多功能工具。它是一個 Python 模組,它將經典的經典機器學習演算法整合在如緊密結合的科學世界的 Python 軟體包中(如 numpy,scipy,matplotlib)。
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在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。
