选自不同平台与用户
编译与参与：此文由机器之心团队整理，感谢李诗萌、蛋酱的贡献。
编程语言之选，犹如厨具般多样。每一种编程语言都有其独特之处，正如AI工程师和科学家可以根据项目需求挑选合适的厨具一样，他们也可以从众多编程语言中选择最适合自己的。
有人形象地比喻，编程语言如同食材与厨具。C语言如同市场中的万能刀具与炒锅，适合各种情况；Java则像是有序的厨具箱，拥有广泛的适用性和灵活度。Python则如超市的速冻食品，提供了即用即得的便利，同时也给予了开发者一定的自由度。
选自知乎用户分享：
“Python 是可读的最强大的语言。”——Pau Dubois
“Python 是一个程序员需要多少自由度的‘实验’。太自由，没人能读懂别人的代码；太不自由，就会没那么强的表现力。”——Guido van Rossum
Python因其强大的社区支持、广泛的库集以及平立性，尤其是针对深度学习和机器学习的框架，使其成为极受欢迎的选择。其代码的可读性高，使得程序更加易于理解和维护。
选自Medium的一篇比较文章
Python 编程语言示例
在机器学习领域中，Python 的应用广泛。其常用库包括但不限于：
TensorFlow —— 用于机器学习工作负载和数据处理；
scikit-learn —— 用于训练机器学习模型；
PyTorch —— 主要用于计算机视觉和自然语言处理；
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其他编程语言在AI中的应用
除了Python，其他编程语言如Java、R、Prolog、Lisp和Haskell等也在AI领域有着广泛的应用。它们各自拥有独特的优势和适用场景。
Java
Java 被认为是世界上最好的编程语言之一，其在过去中的使用情况就是最好的证明。Java的用户友好度、灵活性以及平立性使其在AI开发中发挥了重要作用。
R
R是由R开发核心团队维护的S编程语言的实现，主要用于统计软件的开发和数据分析。其善于处理大量数据，是处理数据挖掘和统计问题的良好选择。
Prolog
最早于1972年发布的Prolog，特别适用于开发人工智能，尤其是自然语言处理。其逻辑编程的特性使得它成为创建聊天机器人的理想选择。
AI工程师和科学家在选择编程语言时，应根据项目的具体需求来挑选最合适的工具。每一种编程语言都有其优缺点，但随着这些语言的不断发展和改进，AI开发的体验将越来越好，吸引更多人加入这一创新浪潮。
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