Python 是一种广泛应用于人工智能领域的编程语言，其简洁明了的语法和强大的库支持使其成为学习和开发 AI 工具的理想选择。
常用 Python 工具
以下是一些在人工智能领域常用的 Python 工具：
- NumPy: 用于科学计算和数据分析的基础库。
- Pandas: 提供高效的数据结构和数据分析工具。
- Matplotlib: 用于数据可视化。
- Scikit-learn: 提供机器学习算法和模型。
- TensorFlow: Google 开发的高级深度学习框架。
- PyTorch: Facebook 开发的深度学习框架。
示例代码
以下是一个使用 NumPy 和 Scikit-learn 的简单机器学习示例：
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
predictions = model.predict(X_test)
# 打印准确率
print("Accuracy:", model.score(X_test, y_test))
扩展阅读
想要了解更多关于 Python 工具的信息，可以访问本站的 Python 工具教程 页面。