作为一门高级面向对象编程语言，Python通常被亲切地昵称为“胶水语言”。从云端、客户端，到物联网终端，python应用无处不在，同时，Python也是人工智能首选的编程语言。为什么人工智能要靠Python实现呢？这要从Python在人工智能上使用的优势来讲。

在人工智能上使用Python编程语言的优势主要包括：

1.优质的文档。Python极其容易上手，是因为Python有极其简单的说明文档；

2.跨平台。由于开源的特性，Python可以在现在不同平台的每一个版本移植和使用；

3.和其他面向对象编程语言相比，Python的学习更加简单快速，这是因为在设计之初，Python就被冠上了简单主义的思想。阅读一个好的Python程序就像是在读英语一样，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

4.Python有许多图像加强库，例如Python Imaging library、VTK和Maya 3D可视化工具包，还有Numeric Python、Scientific Python和其他很多工具可以用于数值做图和科学应用。

5.Python语言在设计时就被赋予了快速、可移植、可扩展的特性，而这些特性对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

6.Python对于科学用途的广泛编程任务十分有用，无论很小的shell脚本还是整个网站应用，Python都能游刃有余。

7.最后，Python是开源的，因此它可以得到Python社区的支持。FLOSS是一个基于团体分享知识的概念的自由开放源码软件，而Python也是其中之一。通过它，每一位Python开发者都可以自由地发布拷贝、阅读源代码并做出改动，甚至可以把它的一部分用于新的自由软件中。因此，Python能够成为人工智能首选的编程语言。

在人工智能中，有以下这些Python库可以作为代表：

第一，总体的AI库。包括让Python实现了从Russell到Norvigs的算法AIMA、Python中的逻辑编程引擎pyDatalog、专注于提供易于使用，有良好文档和测试的库的算法SimpleAI、以及一个拥有负极大值，置换表、游戏解决等双人AI游戏的python引擎EasyAI。

第二，机器学习库。包括PyBrain，一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库，同时它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你自己设计的算法；一个用Python写的双边框架PyML，它的重点在于研究SVM和其他内核方法。它同时支持Linux和Mac OS X平台；旨在提供简单而强大的解决方案的scikit-learn，它是python的一个模块，也是机器学习作为科学和工程的一个多功能工具，集成了经典的、和python科学包紧密联系在一起的机器学习的算法，它使我们可以在不同的上下文中重用这些算法；以及一个可以很容易进行扩展的Python数据处理的框架MDP-Toolkit，它海量收集了有监管和没有监管的学习算法和其他数据处理单元，使它们可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。这些新算法的实现十分简单直观，使可用的算法在不断稳定增加，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析）、流型学习方法（局部线性嵌入）、集中分类、概率方法（因子分析，RBM）、数据预处理方法等。

第三，自然语言和文本处理库。NLTK拥有开源的Python模块，含有丰富的语言学数据和文档，可以用来研究和开发自然语言处理和文本分析，并且，NLTK还可以支持windows、Mac OSX 和Linux版本。

看完上边关于Python库的介绍，大家是不是明白了为什么人工智能要靠Python实现了呢？开源特性、有丰富的科学库、运行快速、可以移植拓展等，让Python成为人工智能实现最完美的选择。如果你也对人工智能感兴趣，那就快来北京华清远见教育科技集团学习Python吧！