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python程序设计教程课后答案,python程序设计课后答案

张世龙 05-12 11:15 116次浏览

近年来,随着人工智能概念的爆发,Python迅速上升,成为许多AI从业者的首选语言。 Python作为脚本语言没有Java,c很快。 Python有什么好处呢? 为什么人工智能的主流语言是Python? 正文,千先生带着你详细了解。

1、Python是解释器语言,写程序非常方便,写程序对学习机器的人来说很重要。 由于模型经常需要进行各种修改,所以在编译语言中很可能一蹴而就,而在Python中通常只需要很少的时间就可以完成。 例如,要在编译语言(如c )中写入矩阵乘法,必须自己分配操作数(矩阵)的内存、结果的内存,手动在BLAS接口中调用gemm,最后如果不使用smart pointer,则必须手动重用内存空间Python几乎都是导入编号; 是指numpy.dot这两个词。

当然,现在很多C/C库都支持托管内存管理,也方便了开发过程,但解释语言仍然具有天生的优势,——不需要编译时间。 这对机器学习等需要大量prototyping和迭代的研究方向来说是非常有益的生产率。

2、Python开发生态成熟,很多库很容易用Python灵活的语法实现,包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能,非常高效,bbs.cnitedu.cn )、lalan 这也是Python良性生态背后的一大原因。

相比之下,Lua还是一种解释器语言,尽管有一个叫LuaJIT的神器在作怪,但它本身却很难像Python一样,一个是因为Python的前辈占据了市场份额,另一个则是违背了它本身的各种常识但是,由于Lua-Python bridge和Torch的东风,Lua似乎也在寄生地兴起。

3、Python效率非常高的解释语言的发展已经大大超出了很多人的想象。 许多语法糖,如list comprehension,都是依靠内核实现的。 除了JIT以外,Cython还可以大幅提高运行效率。 最后,得益于Python到c的接口,许多高效且对Python接口友好的库(如gnumpy,theano )都加快了程序的运行。 由于有强大的团队支持,这些库的效率可能比不熟练的程序员在c上写一个月的优化还要高。

以上是千先生总结的人工智能使用Python的3个理由。 希望能帮上忙。 因为想了解更多Python的知识,所以请关注千先生哦。

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