碧崇輝
python 面向对象语言
可读性强
库非常广范
容易学习
源代码容易理解
多数学术研究人员他们都在使用
机器学习 主要是强调算法 而并不太注重用什么语言实现，于是就有了python版本的tensorflow框架 有了阿尔法机器人之后 这个框架被谷歌开源，广为流传。既然有人造了车的底盘和轮子那为什么还要重新造呢，许多公司 开发者 就都纷纷转去学习tensorflow 框架，发现是python 写的 于是。。。 python 火了。
我是程序员，纯手写回复
求赞。提前感谢。
小黑同学
本人是跨专业转行至人工智能互联网行业，目前是人工智能算法工程师，所用语言为GO、Python和R等。在业务开发体验中，用的最爽滑的还是Python，现将使用Python的一些心得体会总结如下。
1.Python的语法较为简单。作为一门高级语言，Python的很多功能均已被封装，在编程时直接拿来用就行，不用像C++或Java那么底层，许多功能还需要自己动手实现，即使是编程零基础的同学，只要方法得当，只需一两个星期入门Python就足够了。
2.Python的开发库非常多。在Python的集成开发工具anaconda里给数据工作者已经预先安装很多开发库，用conda命令可以很方便地管理Python库的安装和使用，并且只要你想到的功能，在Python库中基本都已收录，这样极大的提高了开发效率，避免了重复开发。
3.Python是解释型语言，编程过程体验良好。Python的集成编辑器中，可以写一步命令执行一步命令，做到随编写，随改错，这样的互动性是Java和GO等编译型语言无法比拟的。
4.人工智能本身算法复杂，精通人工智能算法已经非常伤脑筋，如果再用实现过程较复杂的语言，估计数据科学家们要疯掉。毕竟，算法科学家们还有很多更重要的事情要做。
综上，Python简单易用，功能库支撑较多和编程互动良好是其作为机器学习首选语言的重要原因。想要入门深度学习或人工智能的同学，推荐看彭亮和唐宇迪的机器学习入门视频，其把Python运用的十分精炼（不想找视频的私信，免费分享）。
壮志山河
首先人工智能和python并没有什么必然联系，python也只是实现人工智能的一个工具，任何编程语言都可以开发人工智能，比如C语言、c++、java等。python与这几种需要想比：运行速度不如这几个快，但学习成本低，开发速度快，开发周期短，不用造轮子，各种模块和类库可以直接拿来使用。
Python不仅容易上手，而且具有丰富和强大的库（包括官方类库和各种第三方库），并且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。
即便是不懂人工智知识和原理的人也能使用相关的类库处理要处理的数据，建立模型，对数据进行分析和预测。
因此当下作为普通人也可以学习一下Python和机器学习，即便不是专业的程序猿也能轻易的开发一些小工具供自己使用，提高工作效率。
菜菜菜鸟
这么简单，python面向人工智能、大数据方面的资源多呗 美国几个大学和研发做大数据都是用这个语言，还把东西给搞开源le，给你抄你总要会看吧会用吧，各种复制粘贴修改，程序员不是每个都是科学家，这样子成本低啊，一个圈子玩一个圈子的东西
亮哥28654462
主要是库多。其实有库的话，任何语言都可以的。
方法研究
为什么会提这么不靠谱的问题？谁说的开发人工智能非要用PYTHON？人工智能是算法，什么计算机语言都可以描述。任何语言都自带类库或函数如DLL，还有操作系统提供API，不需要所有计算模块都自己做。各种语言写的程序模块，生成类似DLL函数模块，开放接口后都是可以相互调用的。PYTHON只是一门计算机语言，没有能力凌驾于其他语言之上。
散居猎人
Python原来诞生之初就是为了配合C语言做快速开发的，在开发过程中发现性能瓶颈时，可以把Python脚本用C重写优化性能。像AI这种要不停地修改的程序，使用这种脚本写是很方便的。
