伴隨著人工智能的興起和快速發(fā)展，Python在2017年受到廣泛的關(guān)注，尤其是國家相關(guān)教育部門對于“人工智能普及”格外重視，將Python列入教學(xué)體系，并動員全民學(xué)Python，使得Python成為2017年最受歡迎的編程語言！
人工智能可以使用幾乎所有編程語言實(shí)現(xiàn)，如C、C++、Java、Lisp、Prolog、Python等，其中Python是最適合人工智能的編程語言，相比較于其他編程語言其優(yōu)勢如下：
1. 更加人性化的設(shè)計(jì)
Python的設(shè)計(jì)更加人性化，具有快速、堅(jiān)固、可移植性、可擴(kuò)展性的特點(diǎn)，十分適合人工智能；開源免費(fèi)，而且學(xué)習(xí)簡單，很容易實(shí)現(xiàn)普及；內(nèi)置強(qiáng)大的庫，可以輕松實(shí)現(xiàn)更大強(qiáng)大的功能。
2. 總體的AI庫
AIMA：Python實(shí)現(xiàn)了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”的算法；
pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎；
SimpleAI：Python實(shí)現(xiàn)在“人工智能：一種現(xiàn)代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法，它專注于提供一個易于使用，有良好文檔和測試的庫；
EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎。
3. 機(jī)器學(xué)習(xí)庫
PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的算法，它是模塊化的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它也提供了多種預(yù)定義好的環(huán)境來測試和比較你的算法；
PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點(diǎn)研究SVM和其他內(nèi)核方法，它支持Linux和Mac OS X；
scikit-learn旨在提供簡單而強(qiáng)大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機(jī)器學(xué)習(xí)作為科學(xué)和工程的一個多功能工具，它是python的一個模塊，集成了經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，這些算法是和python科學(xué)包緊密聯(lián)系在一起的；
MDP-Toolkit這是一個Python數(shù)據(jù)處理的框架，可以很容易的進(jìn)行擴(kuò)展。它海收集了有監(jiān)管和沒有監(jiān)管的學(xué)習(xí)算飯和其他數(shù)據(jù)處理單元，可以組合成數(shù)據(jù)處理序列或者更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。新算法的實(shí)現(xiàn)是簡單和直觀的?？捎玫乃惴ㄊ窃诓粩嗟姆€(wěn)定增加的，包括信號處理方法，流型學(xué)習(xí)方法，集中分類，概率方法，數(shù)據(jù)預(yù)處理方法等等。
4. 自然語言和文本處理庫
NLTK開源的Python模塊，語言學(xué)數(shù)據(jù)和文檔，用來研究和開發(fā)自然語言處理和文本分析，有windows、Mac OSX和Linux版本。
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