Python是最佳的人工智能編程語言嗎

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　　Python作為一門編程語言，其魅力遠超C#，Java,C,C，它被昵稱為“膠水語言”，更被熱愛它的程序員譽為“最美麗的”編程語言。從云端、客戶端，到物聯網終端，python應用無處不在，同時也是人工智能首先的編程語言。

在人工智能上使用Python編程語言的優勢:

　　Python有許多圖像加強庫像PythonImagingLibary,VTK和Maya3D可視化工具包，NumericPython,ScientificPython和其他很多可用工具可以于數值和科學應用。

　　Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對于人工智能應用來說都是非常重要的因素。

　　對于科學用途的廣泛編程任務都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網站應用。最后，它是開源的。可以得到相同的社區支持。

AI的Python庫

　　AIMA:Python實現了從Russell到Norvigs的“人工智能:一種現代的方法”的算法。

　　pyDatalog:Python中的邏輯編程引擎。

　　SimpleAI:Python實現在“人工智能:一種現代的方法”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(負極大值，置換表、游戲解決)。

機器學習庫

　　PyBrain:一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的算法，它是模塊化的Python

　　機器學習庫。它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的算法。

　　PyML:一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和MacOSX。

　　scikit-learn:旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用:機器學習作為科學和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的算法，這些算法是和python科學包(numpy,scipy.matplotlib)緊密聯系在一起的。

　　MDP-Toolkit:這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算法和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網絡結構。新算法的實現是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法(主成分分析、獨立成分分析、慢特征分析)、流型學習方法(局部線性嵌入)、集中分類、概率方法(因子分析，RBM)、數據預處理方法等等

　　NLTK:開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析。有windows,MacOSX和Linux版本。

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