‘壹’ python和人工智能有什么关系
Python是一种计算机程序设计语言，是一种动态的、面向对象的脚本语言，刚开始用于编写自动化脚本，随着版本的更新以及推进，Python可以应用在独立、大型项目的开发工作中，而人工智能就是人为通过嵌入式技术将程序写入机器中让其实现智能化状态，所以说人工智能和Python属于完全不同的概念。
人工智能与Python的关系其实很简单，简单的来说学习人工智能的时候Python就是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算，主要的模块并不是说完全应用Python，真正起到作用的程序有很多，需要他们共同协作的情况下才可以完成。
利用Python这门相对于好用的编程语言，通过简单的程序就可以轻松搭建神经网络、填写参数、导入数据等，并且调用执行函数进行连续。为什么会选择使用Python?
用Python实验算法，善于使用Python做科学运算，而且Google内部用Python也是非常多的，采用Python是非常必要的事情。同时Python可以保持API稳定性，因此Python人工智能之间有着密不可分的关系。
‘贰’ python和人工智能一样吗
提到人工智能就一定会提到Python，有的初学者甚至认为人工智能和Python是划等号的。其实Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，开始时是用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。而人工智能通俗讲就是人为的通过嵌入式技术把程序写入机器中使其实现智能化。显然人工智能和Python是两个不同的概念。
人工智能和Python的渊源在于就像我们统计数据或选择用excel制作表格时，因为在需要用到加减乘除或者、函数等时，只需要套用公司就可以。因为SUM、AVERAGE等这样的函数运行的背后，是C++/C#等语言已经编写好了代码，所以Excel只是工具和展现形式并不是它做计算。同理在学习人工智能时Python只是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算的主要模块并不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆复杂的C++ / CUDA程序。
深度学习人工智能时，自己计算太复杂，还要写C++代码操作，这时程序员就想要不搞一套类似复杂的Excel配置表，直接搭建神经网络、填参数、导入数据，一点按钮就直接开始训练模型、得出结果。这个方法简单实用可是神经网络搭建起来太复杂，需要填写的参数太多，各种五花八门的选项也很难做成直观的图形工具。只能用一个类似Python的相对好用的语言，通过简化的程序代码来搭建神经网络、填写参数、导入数据，并调用执行函数进行训练。通过这种语言来描述模型、传递参数、转换好输入数据，然后扔到复杂的深度学习框架里面去计算。那么为什么会选择Python？
科学家们很早就喜欢用Python实验算法，也善于使用numpy做科学计算，用pyplot画数据图。恰好Google内部用Python也非常多，所以采用Python也是必然的。除Python外，实际上TensorFlow框架还支持JavaScript、c++、Java、GO、等语言。按说人工智能算法用这些也可以。但是官方说了，除Python之外的语言不一定承诺API稳定性。所以人工智能和Python就密不可分了。
单说人工智能的核心算法，那是是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。Python是这些库的API binding，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，CPython的C API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。
Python一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python是这些库的API binding，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口。Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，CPython的C API是双向融合的。可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数。都说时势造英雄，也可以说是人工智能和Python互相之间成就者对方，人工智能算法促进Python的发展，而Python也让算法更加简单。
‘叁’ python和人工智能有什么关系
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应
用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智
能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该
领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
Python因简单高效、优质的文档、强大的AI库、海量的模块，成为研究AI最
常用的开发语言。由于ExplosionAI是基于Python的NLP库spaCy的制作者，
所以调查中Python开发者占多数。
人工智能在近几年的发展因相关政策的支持，相应产业发展迅速，岗位需求也在
不断增加，相应的岗位薪资也是很可观的。Python编程一般是学习人工智能的
必备基础。
‘肆’ 为什么做AI的都选Python
为什么人工智能要用Python？总结了以下三个原因。
1、Python是解释语言，程序写起来非常方便
写程序方便对做机器学习的人很重要。因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
2、Python的开发生态成熟，有很多库可以用
Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（bbs.cnite.cn），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。
相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。
3、Python效率超高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率。最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy，theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
以上就是总结的人工智能要用Python的三个原因。