目前，提到人工智能和数据科学，几乎肯定会提到Python。很多人工智能相关的课程，本质上都是大篇幅讲Python。一些初学者甚至认为人工智能和Python是平等的。这不，随着人工智能概念的火热，几乎掀起了全民学习Python的热潮。那么，作为一门计算机编程语言，Python究竟有何魅力，如此受到人工智能的喜爱。总结起来，主要有两点：(1)丰富的类库支持Python自推出以来，逐渐发展出一个庞大而活跃的科学计算和数据分析社区，成为数据科学、机器学习和数据科学的通用软件开发平台。学术界/工业界。其他领域的重要语言之一。特别是，Python对各种库的支持使其成为数据分析任务的热门选择。例如，Numpy（NumericalPython）是Python数值计算的基石，它提供了数值计算所需的各种数据结构、算法和大部分接口。Pandas提供了先进的数据结构和函数，将表和关系数据库（如SQL）灵活的数据操作能力与Numpy的数组计算相结合，提供了丰富的基础函数，可以有效简化数据清洗和预处理的工作。Matplotlib是目前最流行的用于映射和二维数据可视化的Python库，可以帮助数据分析师直观地观察数据的分布。Scikit-learn是专门用于机器学习的模块。它诞生于2010年，已经成为程序员首选的机器学习工具包。SKlearn在全球拥有1500名代码贡献者，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择等子模块。丰富的类库支持使Python成为一种高效的数据科学编程语言。数据玩家可以灵活操作数据，像搭积木一样搭建自己的模型。(2)易于使用Python是一种代表极简主义的编程语言。阅读一段格式精美的Python代码就像阅读一段英文段落，非常接近人类语言。为什么简单是杀手锏？一旦简单了，一件事就会变得很纯粹。当我们开发Python程序时，我们可以专注于解决问题本身，而不是理解语言本身。可以用一句话来理解：“Python是世界上最不需要写注释的语言”。另外，开源免费也是Python受欢迎的原因之一。用户在使用Python开发或发布自己的程序时，无需支付任何费用，也无需担心版权问题。即使用于商业用途，Python也是免费的。Python语言简单易学，支持库丰富而强大。这两大支柱基本奠定了Python在人工智能领域的地位。但是，Python不等于AI。换句话说，掌握了Python并不代表你就能成为AI专家。Python虽然很强大，但它只是一种计算机编程语言，而AI的核心简单说就是算法，各种算法，而这些算法背后是统计学、微积分、概率论等等数学理论。没有这些算法，人工智能是不可能的。为了实现这些算法，数据玩家必须编写程序。这些算法非常复杂，从头开始写会很累。而且Python有现成的，所以大家都用Python。只要支持这些库，其他语言，如R、SAS，也可以轻松建模；反之，只会Python的程序员也可以搭建模型，但是没有背后的数学理论支持，不知道如何合理处理数据、选择模型、选择参数、做评估等，也很难搭建出好的模型。打个形象的比方，Python中的函数就像一堆模块化的建筑材料，光靠这些材料盖房子是不够的，还要了解建筑结构、材料、机械、流体力学、暖通工程和其他理论可以建造满足居民需求的安全建筑；否则，只能称为盖房子。至于建起来的房子能不能住人，会不会倒塌，往往要看运气。所以人工智能的核心是数学，而Python是实现这些核心的强大工具。那么，没有统计和算法基础的普通人是不是真的不能用AI技术解决问题呢？不，近年兴起的自动建模技术可以解决这个问题。自动建模技术是将统计学家和数学家的数据处理经验和理论融入到软件中，使软件智能地完成数据预处理、模型建立、参数选择和评价等一系列工作。对于用户来说，只需要将数据丢到自动建模工具中，配置好目标，工具就可以自动构建出高质量的模型。因此，无论是业务人员还是普通的IT程序员都可以使用自动建模技术来做数据挖掘业务，即使是简单的Python也无需再学习就可以享受到AI技术带来的好处。对进一步的数据挖掘和AI技术感兴趣的同学也可以搜索“DryAcademy”，里面有免费的零基础的“数据挖掘”初学者课程，或者直接点击下面的链接：http://www.raqsoft。com.cn/wx/course-data-mining.html
