人工智能和python是什么关系？人工智能是一个大概念，具体落地人工智能项目会联系机器学习和深度学习框架，这些框架大多是基于Python开发的，所以为了进一步人工智能项目的开发，Python语言的学习也是很有必要的
这是一个非常强大的编译器，特别是对于初学者来说，提示功能是完整的，对于初学者来说，记住不完整的属性方法可以快速提示出来，非常高效，节省时间！你不需要下载任何额外的插件。你也可以自己调整字体大小和背景颜色！写代码也可以变得有趣
这个也很不错，体积小！功能也很齐全，但需要下载相应的插件，否则提示效果不好。给编写代码带来困难！它不仅用于Python，还可以作为一个前端开发编写器，被广泛使用
这是非常好的，它最好的设计是代码和注释可以同时执行，没有冲突。复习起来一目了然，写代码也可以选择运行部分，这是上面两种软件所没有的。页面简单，令人耳目一新。缺点是提示功能不强，很多部分需要开发人员自己编写
Python是一种计算机编程语言。Python的设计理念强调代码的可读性和简洁的语法。Python允许开发人员用比C或Java更少的代码来表达想法。
大数据技术包括但不限于：科学计算、数据分析、数据管理和处理。
许多开源科学计算软件包都提供Python接口，如著名的计算机视觉库opencv、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
有更多专门针对Python的科学计算扩展库，如numpy、SciPy和Matplotlib，它们为Python提供了快速的数组处理、数值运算和绘图功能。
因此，由Python语言及其众多扩展库组成的开发环境非常适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用。
这就是为什么Python广泛应用于大数据技术领域以及它们之间的关系。
简而言之，Python易于使用。许多第三方库使Python具有许多部分。其他语言正忙于构建轮子。蟒蛇可以直接造车。
python与大数据什么关系啊？我认为主要有两个原因。
首先，国外关于Tkinter的专著基本没有（目测只有一本“Python和Tkinter编程”），所以国内关于Tkinter的专著不多。你知道原因。没有中国材料，使用的人就不多了。
Tkinter相关知识只能从python帮助文档中获得。遗憾的是，中文官方帮助文档中对Tkinter的介绍并不完全是中文的，这阻碍了程序员学习Tkinter的热情。
基于以上原因，Tkinter基本上是在中文书的末尾介绍的，篇幅一般不超过10页。许多书一下子就介绍出来了。你在网上看到的课程基本上都标着“简明”。或外文网站翻译教程。按照自媒体的规则，这属于“运输”，而不是“创意”。
其次，与其他两个竞争对手相比，Tkinter的功能有点单薄，界面也没有华丽的效果，可以说是“朴素的外表”，喜欢它的人一定要欣赏它的内在美。而且它没有图形界面设计工具，这足以阻挡大量的人。
