選對很重要!程式語言選Python的8大理由(上)

選對很重要!人工智慧程式語言首選Python的8大理由(上)

 

選對很重要!程式語言選Python的8大理由(上)
選對很重要!程式語言選Python的8大理由(上)

為什麼學程式語言首選是Python?原來是因為這八大原因讓它這麼受歡迎啊!

隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已經成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。到底是什麼原因讓 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

原因一、取之不盡的大量的現成函式庫

Python 是 AI 領域最多人使用的程式語言,最主要原因之一是因為它有大量的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。以下列出 AI人工智慧與機器學習領域常用的函式庫:

  • Keras – 深度學習。它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的CPU之外還使用GPU。
  • TensorFlow – 透過建立、訓練和使用大量數據集的人工神經網絡,來進行深度學習。
  • Matplotlib – 用於創建2D圖,直方圖,圖表等資訊視覺化。
  • NLTK – 用於計算語言學,自然語言識別和處理。
  • Scikit-image – 用於影像處理。
  • PyBrain – 用於神經網絡、無監督學習、增強學習。
  • Caffe – 用於深度學習,允許在 CPU 和 GPU 之間切換,並使用單個 NVIDIA K40 GPU,每天處理 60 多萬張圖像。
  • StatsModels – 用於統計演算法和資料探勘。

原因二、Python 入手低門檻

在 AI人工智慧的領域工作,意味著你需要以最方便有效的方式來處理大量的數據。Python 的低門檻,讓許多工程師們不會浪費太多時間在學習上,並且能夠快速上手,以利用它進行 AI人工智慧開發。Python 程式語法如日常英語般親民,透過 Python,你可以輕鬆地使用複雜的系統,元素間的關係也能一目了然。如以下程式碼所示:

(這段程式碼是要辨識:所輸入的數字是否為主要的數字)

test_number = 407 # our example is not a prime number
# prime numbers are greater than 1
if test_number > 1:
# check for factors
number_list = range(2, test_number)
for number in number_list:
number_of_parts = test_number // number
print(f"{test_number} is not a prime number")
print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")
break
else:
print(f"{test_number} is a prime number")
else:
print(f"{test_number} is not a prime number")

如果你看得懂英文,就可以由上述的程式碼的最後一行知道:若所輸入的數字不是主要的數字,會出現什麼結果。

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