深度学习不用matlab

深度学习不用Matlab - Python成为当前主流

近年来，深度学习发展迅速，成为计算机领域一个不容忽视的研究方向，经过不断地发展和完善，模型的准确率得到了大幅提升，引发了巨大关注。而在深度学习的各种库中，Python的库使用越发广泛，成为了当前主流。

相比于Matlab，Python语言编程更加灵活，而且Python是一种通用的编程语言，拥有丰富多样的工具库和扩展库，支持多种操作系统，具有更广泛的适用性。在深度学习的应用中，Python更加易于扩展和重构，因此在业界得到了广泛使用。

下面，将由浅入深地介绍Python在深度学习中的应用。

1. Numpy与Pandas

Numpy提供的是Python中用于科学计算的基础库，包括对多维数组对象的支持、线性代数、傅里叶变换和随机数生成等功能，是数据挖掘常用工具。

Pandas则是Python中强大的数据分析库，支持多种数据格式和数据清洗、数据预处理等，有着广泛的应用场景。在深度学习中，Numpy和Pandas常被用来处理数据和生成数据集。

2. Tensorflow与Keras

Tensorflow是Google公司于2015年发布的深度学习框架，被广泛应用于深度学习的各个领域，包括图像识别、自然语言处理等。它支持多种编程语言，包括Python，它提供了完善的API，可以支持不同的深度学习算法和模型。

Keras是与TensorFlow兼容的高级神经网络API，也是一个开源的深度学习框架，它使得深度学习变得更加容易上手。

下面是一个使用Keras的深度学习代码示例，用于解决手写