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人工智能领域倾向于使用Python，主要归因于Python的多个显著优势：

简洁性与可读性：Python的语法设计简洁明了，代码易于阅读和理解，这对于涉及复杂算法和逻辑的人工智能项目尤为重要。它降低了编程门槛，使得研究人员和开发者能够更快速地原型化、测试和优化他们的想法。

丰富的生态系统：Python拥有一个庞大的生态系统，包括众多专为人工智能和机器学习设计的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。这些工具提供了高效的算法实现、数据处理和模型训练功能，极大地加速了人工智能项目的开发进程。

灵活性与可扩展性：Python作为一种高级编程语言，支持多种编程范式（如面向对象、函数式编程等），并且易于与其他语言（如C/C++）集成。这种灵活性使得Python能够应对人工智能领域中的各种复杂需求，同时也便于在需要时进行性能优化。

强大的社区支持：Python社区活跃且富有创造力，成员们积极分享经验、解决问题并推动技术进步。对于人工智能领域的从业者来说，这意味着他们可以轻松地获取到最新的技术资讯、教程和解决方案，从而加速自己的学习和成长。

广泛的应用场景：人工智能技术的应用范围广泛，从自然语言处理、图像识别到自动驾驶、智能推荐等。Python因其全面的功能和广泛的应用场景，成为了实现这些技术的重要工具之一。无论是学术研究还是商业应用，Python都能够提供强大的支持。

至于书籍推荐，以下是一些适合人工智能领域学习Python的书籍：

1、Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版

本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本的Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。

2、深度学习的数学——使用Python语言

深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人，可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识，包括概率论、统计学、线性代数、微分等，并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。 本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读，也可作为拓展深度学习理论的参考书。

3、自然语言处理实战 利用Python理解、分析和生成文本

本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。 本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。

4、Python神经网络编程

本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识和树莓派知识。

本书适合想要从事神经网络研究和探索的读者学习参考，也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。