‘壹’ 人工智能为什么要用python
人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB等也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算...
‘贰’ 为什么用Python做数据分析
为什么用Python做数据分析
原因如下：
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集
python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全
Python具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新
4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等。
Python最大的优点那就是简单易学。Python代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。
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‘叁’ 为什么大数据用python
Python 已经成为较受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。
数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是较重要的语言。
那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。
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什么是大数据？
大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
为什么是python大数据？
从大数据的网络介绍上看到，大数据想要成为信息资产，需要有两步，一是数据怎么来，二是数据处理。
数据怎么来：
在数据怎么来这个问题上，数据挖掘无疑是很多公司或者个人的优选，毕竟大部分公司或者个人是没有能力产生这么多数据的，只能是挖掘互联网上的相关数据。
网络爬虫是Python的传统强势领域，较流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
当然，网络爬虫并不仅仅只是打开网页，解析HTML怎么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。
Python由于能够很好的支持协程(Coroutine)操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是较早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
数据处理：
有了大数据，那么也需要处理，才能找到适合自己的数据。而在数据处理方向，Python也是数据科学家较喜欢的语言之一，这是因为Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。
正是因为这些原因，才让python语言成为很多公司处理大数据的优选。加之python本身具有简单、易学、库多等原因，让越来越多的人选择转行python开发。
‘肆’ 为什么现在很多人都使用Python语言有什么优势
Python语言写法简练，编程效率较高。而且，它是AI的入门语言。
‘伍’ 做数据分析为什么要使用Python
现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么数据分析为什么要使用Python呢？这是因为Python有很多优点，那么优点都是什么呢？下面我们就给大家介绍一下这些优点。
首先说说Python的第一个优点，那就是Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python最大的优点那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
当然，Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。
‘陆’ 豆瓣为什么用python
1.不同编程语言的运行效率虽然有不同,但是没有你想象的那么大的差异。
2.大型架构要想提高运行效率,关键在于提高伸缩性和吞吐量,而不是考虑单一程序的效率。高级的...
3.人家只是在应用层用某种语言,在大型架构中,这只是占到程序的一部分,特别是瓶颈不在这里。
4.Python也有高性能优化的方案,比如二次编译,JIT和runtime的优化
‘柒’ 为什么深度学习用python
用python进行深度学习的原因是：1、python是解释语言，写程序很方便；2、python是胶水语言可以结合C++，使得写出来的代码可以达到C++的效率。
首先python是解释语言，写程序很方便，所以做研究的人喜欢用它。正如为什么很多做研究的人用
Matlab那样。出成果才是研究者关心的事情，实现只要方便就行。
然而在性能方面，我拿python和C++做个比较。
C++的cpu效率是远远高于python的,这点大家都承认吧。不过python是一-门胶水语言,它可以
和任何语言结合，基于这个优点，很多数据处理的python库底层都是C++实现的，意思就是说:
你用python写code,但效率是C+ +的。只有那些for 循环，还是用python的效率。
近年来机器学习最要是深度学习，而深度学习使用cuda gpu加速远比cpu要快，而cuda 是C+ +写
的。所以现在TensorLayer、theano 等深度学习库都是python编程、底层c++.
而那些for循环的效率，在整体耗时里面完全可以忽略!
有的人就会说，那为什么不直接用c++写cuda?不是更快吗?我想告诉大家，如果没有多年的cuda
经验，写出来的代码效率绝对是个问题。
推荐课程：Python机器学习(Mooc礼欣、嵩天教授)
‘捌’ 为什么这么多人开始学Python
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。在千锋武汉Python培训老师看来，基本上可以负责任地认为，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。
‘玖’ 为什么做AI的都选Python
您好，这主要是因为Python在处理人工智能方面有优势，所以很多人都会这么选择。
以后您如果再遇到类似的问题，可以按照下面的思路去解决：
1、发现问题:往往生活在世界中，时时刻刻都处在这各种各样的矛盾中，当某些矛盾放映到意识中时,个体才发现他是个问题，并要求设法去解决它。这就是发现问题的阶段。从问题的解决的阶段性看，这是第一阶段，是解决问题的前提。
2、分析问题:要解决所发现的问题，必须明确问题的性质，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他们之间有什么关系,以明确所要解决的问题要达到什么结果，所必须具备的条件、其间的关系和已具有哪些条件,从而找出重要的矛盾、关键矛盾之所在。
3、提出假设:在分析问题的基础上，提出解决问题的假设,即可采用的解决方案,其中包括采取什么原则和具体的途径和方法，但所有这些往往不是简单现成的，而且有多种多样的可能。但提出假设是问题解决的关键阶段，正确的假设引导问题顺利得到解决,不正确不恰当的假设则使问题的解决走弯路或导向歧途。
4、校验假设:假设只是提出n种可能解决方案,还不能保证问题必定能获得解决，所以问题解决的最后一步是对假设进行检验。不论哪种检验如果未能获得预期结果，必须重新另提出假设再进行检验，直至获得正确结果，问题才算解决。