Ответ можно резюмировать одним словом: «Экосистема» - что означает, что Python имеет все лучшие пакеты и прочее для числовых вычислений.

Однако почему экосистема Python лучше? Что ведет к лучшей экосистеме?

Дело в том, что Python был разработан с самого начала, поэтому модули расширения могли быть написаны на C - не только возможность вызывать библиотеки C, но и буквально писать сторонние модули, которые работают точно так же, как модули Python во время выполнения. Это также возможно в Ruby, но Ruby был запущен для создания пакетов расширений несколько позже, чем python. В Python создание расширений C является обычным делом, и изначально Python был очень популярен среди опытных программистов на C, которые использовали этот язык как высокоуровневый клей для своих быстрых библиотек C.

Именно так он и возник в числовых вычислениях: Ученые, знавшие C, писали расширения с использованием C и Fortran для выполнения сложных векторных и матричных манипуляций, которые теперь служат основой для числового стека Python. У него были эти библиотеки задолго до того, как какие-либо другие динамические языки могли эффективно выполнять подобные вещи, и они росли на этой основе в течение долгого времени.

Культура расширений C вокруг Python - основная причина, по которой он стал более популярным, чем Ruby и все другие динамические языки, особенно в этой области. Кто-то может возразить, что синтаксис Python легче изучить, но синтаксис Ruby также очень хорош.

Преимущества Python перед Ruby:

  • У Ruby продуманный синтаксис. У Python чистый синтаксис.
  • В Ruby есть псевдонимы методов. Python не позволяет строке использовать заглавные буквы.
  • Ruby использует методы Ruby в своих классах для расширения Ruby. В Python есть декораторы, поэтому вы можете писать функции, возвращающие функции, для создания новой функции.
  • Ruby имеет строгую объектно-ориентированную инкапсуляцию. Python непринужденно относится к объектам, потому что вы, вероятно, и так знаете, что происходит внутри них.
  • Ruby позволяет вам опускать скобки, чтобы не упустить слишком много объектов с атрибутами. Python позволит вам смешивать табуляции и пробелы для отступов, но пассивно-агрессивно испортит вашу область видимости в качестве наказания.
  • В Ruby есть семь видов замыканий. У Python есть один, в том маловероятном случае, понимание списка не подойдет.
  • Реализация C в Ruby - это группа поддержки гибкости на уровне языка. Реализация Python на C настолько чиста, что у вас возникает тревожная мысль, что вы, вероятно, могли бы написать Python, используя макросы C.
  • Ruby поддерживает метапрограммирование в тех случаях, когда программисты считают его более наглядным. Python поддерживает метапрограммирование в тех случаях, когда программисты считают это необходимым.
  • Руби выразительна. Python прям.
  • Руби английский. Python - это эсперанто.
  • Рубин - это стих. Python - это проза.
  • Руби прекрасна. Python полезен.

Так что же делает Python лучшим выбором для искусственного интеллекта?

  • Обширный набор библиотек и фреймворков:

Одна из особенностей, которые делают Python таким популярным в целом, - это избыток библиотек и фреймворков, которые облегчают кодирование и экономят время разработки.

Python известен своим компактным и простым кодом и практически не имеет себе равных, когда дело доходит до удобства использования и простоты, особенно для начинающих разработчиков.

Простой синтаксис Python предполагает, что он быстрее в разработке, чем многие языки программирования, и позволяет разработчику быстро тестировать алгоритмы, не выполняя их.

  • Поддержка в изобилии:

Python - это язык программирования с открытым исходным кодом, который поддерживается рядом ресурсов и высококачественной документацией. Кроме того, он может похвастаться огромным и динамичным сообществом разработчиков, готовых дать совет и помочь на всех этапах процесса разработки.

Подведение итогов:

ИИ оказывает сильное влияние на общество, в котором мы живем, постоянно разрабатывая различные приложения. Гениальные разработчики принимают Python в качестве основного языка программирования, что делает его особенно подходящим для проектов машинного обучения и глубокого обучения.

Хотя в проектах искусственного интеллекта также могут использоваться разные языки программирования, никуда не деться от того факта, что Python находится на переднем крае и должен быть обеспечен значительным отражением. Вот почему вам обязательно стоит рассмотреть Python для своего контура искусственного интеллекта.

Первоначально опубликовано на www.mytectra.com.