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以后，提到人工智能、数据迷信简直就肯定会提到 Python，很多人工智能相干的课程本质上也都在大篇幅的讲 Python，有的初学者甚至认为人工智能和 Python 是划等号的，随着人工智能概念的炽热简直掀起了一股全民学 Python 的热潮。那么，作为一种计算机程序语言，Python 到底有何魅力，如此受到人工智能的青睐。总结下来，次要就是两点：
（1）丰盛的类库反对
Python 从面世以来逐步倒退出了一个大型、沉闷的科学计算及数据分析社区，成为数据迷信、机器学习和学术 / 工业界通用软件开发等畛域的重要语言之一。尤其是 Python 对各种类库的反对更使得它成为数据分析工作的一个风行抉择。例如，Numpy（Numerical Python）是 Python 数值计算的基石，它提供多种数据结构、算法以及大部分波及数值计算所需的接口。Pandas 则提供了高级数据结构和函数，它将表格和关系型数据库（例如 SQL）的灵便数据操作能力与 Numpy 的数组计算相结合，提供丰盛的根底函数，能无效简化荡涤和预处理数据的工作。Matplotlib 是目前最风行的用于制图和二维数据可视化的 Python 库，能够帮忙数据分析者直观的察看数据分布状况。Scikit-learn 更是一个专门用于机器学习的模块，诞生于 2010 年，目前已成为编程者首选的机器学习工具包。SKlearn 领有全世界 1500 位代码贡献者，蕴含分类、回归、聚类、降维、模型抉择等子模块。丰盛的类库反对使得 Python 成为高效的数据迷信编程语言，数据玩家能够像搭积木一样，灵便的操作数据，搭建本人的模型。
（2）简略易用
Python 是一种代表极简主义的编程语言，浏览一段排版柔美的 Python 代码，就像在浏览一个英文段落，十分贴近人类语言。为什么说简略就是杀手锏？一旦简略了，一件事件就会变得很纯正，咱们在开发 Python 程序时，能够专一于解决问题自身，而不是去搞明确语言自身。一句话就能了解：“Python 是世界上最不须要写正文的语言“。
另外，开源收费也是 Python 风行的起因之一，用户应用 Python 进行开发或者公布本人的程序，不须要领取任何费用，也不必放心版权问题，即便作为商业用途，Python 也是收费的。
Python 语言简略易学，反对库丰盛弱小，这两大支柱根本就奠定了 Python 在人工智能的江湖位置。
然而，Python 并不等于 AI，换句话说并不是把握了 Python 就可能成为一个 AI 专家。尽管 Python 很弱小，但它只是一个计算机程序语言，而 AI 的外围是什么，简略来说就是算法，各种各样的算法，这些算法的背地蕴含的则是统计学、微积分、概率论等数学实践。没有这些算法，AI 也无从谈起。
数据玩家们为了实现这些算法，肯定要编出程序，这些算法都很简单，如果每个货色都从头写那会累死人。而 Python 中有现成的，所以大家就用 Python 了。而只有有这些类库反对，用其它语言，比方 R，SAS，也都能够不便地建模；反过来，只懂得 Python 的程序员尽管也可能建出模型，然而如果没有背地的数学实践反对，不懂得如何正当的解决数据，选模型，选参数，做评估等等，也很难建出好模型。
打个形象点的比喻，Python 里的函数就如同是一堆模块化的建筑材料，而要盖一座大楼仅仅有这些原料是远远不够的，还要懂得修建构造，资料，机械，流体力学，暖通工程等实践能力建出适宜住户需要且平安的大楼；否则只能叫搭房子，至于搭进去的房子能不能住人、会不会倒，常常是看运气。因而 AI 的外围是数学，而 Python 是实现这些外围的弱小工具。
那么，是不是没有统计学和算法根底的普通人就无奈应用 AI 技术来解决问题了？也不是，近年来衰亡的主动建模技术就能够解决该问题。主动建模技术是将统计学家和数学家的数据处理教训和实践融入到软件中，使得软件可能智能的去实现数据预处理，建模型，选参数，做评估等一系列的工作。对于使用者来讲只须要将数据丢进主动建模工具，并且配置好指标，工具就可能主动建出优质模型。因而无论是业务人员还是一般的 IT 程序员都能够通过主动建模技术来做数据挖掘业务，连简略的 Python 都不必再学就能够享受 AI 技术带来的福利。
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