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Python作为一门编程语言，其魅力远超C#，Java,C,C，它被昵称为“胶水语言”，更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端、客户端，到物联网终端，python应用无处不在，同时也是人工智能首先的编程语言。

在人工智能上使用Python编程语言的优势:

Python有许多图像加强库像PythonImagingLibary,VTK和Maya3D可视化工具包，NumericPython,ScientificPython和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法。

pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎。

SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。

EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)。

机器学习库

PyBrain:一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python

机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML:一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和MacOSX。

scikit-learn:旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit:这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算法和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)、流型学习方法(局部线性嵌入)、集中分类、概率方法(因子分析，RBM)、数据预处理方法等等

NLTK:开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,MacOSX和Linux版本。

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