【机器学习】python凭什么能被纳入教材？

python作为一门编程语言，今年以来热度和影响力持续上升，已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。

从云端、客户端，到物联网终端，在到现在人工智能，python应用无处不在。所以在这里小编要把Python定义为最好的编程语言。有谁不服，欢迎留言，我们激辩300回合！

那么这个最好的语言有什么优点呢？



简单总结一下：简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等……此处省略10000字华丽而赞美的语言。

Python除了极少的事情不能做之外，其他基本上可以说全能，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。


为何Python语言如此强大，这么说吧：

不懂Python语言，人工智能时代，你将成为新“文盲”！

不懂Python语言，10年后，小学生都会鄙视你！

[b]此刻，不会pyhon的内心是崩溃的。。。。[/b]

言归正传，为什么人工智能要用Python

一、Python是解释语言，程序写起来非常方便

写程序方便我想也是国家把python纳入教材的原因之一。在编程时，无需考虑申明变量，释放内存这些非计算专业学者所认为的“琐事”。对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改，我们更注重的是模型的优劣，而不是为了考虑语言本身语法的限制，Python里通常可以用很少的时间实现。

二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用

利用python可以享受很多便捷的数学运算第三方库，比如numpy、scipy，在可视化方面可以调用matplotlib，而且针对各种垂直领域比如图像、语音、文本在预处理阶段都有很成熟的库可以调用。基于python实现机器学习，基本上可以说是站在巨人的肩膀上。

三、Python效率超高

python因为是高级解释型语言，所以在性能方面当然是无法满足大规模数据训练的。所以一般企业级业务的算法都会选择通过c或者c++来实现，然后通过python进行上层的封装。这样就可以解决性能问题，这种方法也适用于各个深度学习框架。

四、Python拥有最多的机器学习框架

TensorFlow,Theano,scikit-learn,Cognitive Toolkit, Keras，PyTorch，Caffe等等，众多流行框架都是对Python有着最好的支持。特别是谷歌开源的TensorFlow今年可谓是异军突起，公众号之前的文章也有专门介绍过。



未来几年，随着人工智能的崛起，更多的应用场景需要落地，Python语言的发展前景形势一片大好。毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大。各位命中缺Python的童鞋，还不快努力！
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