Python帶有大量內建庫。 許多庫都用於人工智慧和機器學習。 其中一些庫是Tensorflow（這是高階神經網路庫），scikit-learn（用於資料探勘，資料分析和機器學習），pylearn2（比scikit-learn更靈活）等。

對於其他語言，學生和研究人員需要先學習該語言，然後才能使用該語言進行ML或AI。python並非如此。 即使是具有非常基礎知識的程式設計師也可以輕鬆地處理python。 除此之外，與C，C ++或Java相比，某人花在編寫和除錯python程式碼上的時間要少得多。 這正是AI和ML的學生想要的。 他們不想花時間除錯語法錯誤的程式碼，而是想花更多時間在與AI和ML相關的演算法和啟發式演算法上。

不僅可以線上獲取庫，還可以輕鬆獲取介面的處理方法（包括其教程）。 人們構建自己的庫並將其上傳到GitHub或其他地方，以供他人使用。

Python對人工智慧應用的優點

1:人工智慧的核心演算法是完全依賴於C/C++的，而且Python歷史上也一直都是科學計算和資料分析的重要工具。Python雖然是指令碼語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具（MATLAB等也能搞科學計算，但是軟體要錢，且很貴），從而積累了大量的工具庫、架構，人工智慧涉及大量的資料計算，用Python是很自然的，簡單高效。

2: Python雖然慢但是它只是呼叫AI介面，真正的計算全是C/C++寫好的資料底層，用Python只是寫相應的邏輯，幾行程式碼就出來了。換成C++的話，不僅程式碼量太大，而且開發效率太低，不是說用C++寫不了上層邏輯，，而是換來總體速度提升1%，得不償失。

3：Python在擁有簡潔的語法和豐富的生態環境從而提高開發速度的同時，對C的支援也很好，python結合了語言的優點，又通過對C的高度相容彌補了速度慢的缺點，自然受到資料科學研究者與機器學習程式設計師的青睞。

Python擴充套件語言的優勢：

用於通用AI：

1.AIMA —— Python 實現 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’庫。

2.pyDatalog —— Python 中的邏輯程式設計引擎SimpleAI —— Python 實現了“AIMA”一書中描述的許多人工智慧演算法。它側重於提供易於使用，有據可查的測試庫。

3.EasyAI —— 簡單的 Python 引擎，用於 AI 的雙人遊戲，如 Negamax, transposition tables, game solving。

用於機器學習：

1.PyBrain —— 靈活、簡單，但對於機器演算法任務非常高效，它是 Python 的一個機器學習模組化庫。它還提供了各種預定義的環境來測試和比較你的演算法。

2.PyML —— 一款以 Python 編寫的側重於 SVM 和其他核心方法的雙邊框架。它支援在 Linux 和 Mac OS X 上執行。

3.scikit-learn —— 旨在提供在各種環境下可重複使用的簡單而強大的解決方案：機器學習作為科學和工程的多功能工具。它是一個 Python 模組，它將經典的經典機器學習演算法整合在如緊密結合的科學世界的 Python 軟體包中（如 numpy，scipy，matplotlib）。