大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python深度学习工具包的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python深度学习工具包的解答，让我们一起看看吧。
Python的优势：Python相对于Matlab最大的优势：免费。
Python次大的优势：开源。
你可以大量更改科学计算的算法细节。可移植性，Matlab必然不如Python。
但你主要做Research，这方面需求应当不高。
第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。
长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。语言更加优美。
另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。
Matlab的优势：Community. 目前学校实验室很多还用Matlab，很多学者也可能都用Matlab。交流起来或许更加方便。
Matlab本来号称更快，但实际上由于Python越来越完善的生态，这个优势已经逐渐丧失了。总结来说就是python开源免费，有丰富的第三方库，比较适合实际工程，matlab是商业软件如果买了的话做学术研究不错， 如果混合编程比较麻烦。
几个方面用的多
2、大数据计算，有tenflow等框架
4、听说未来内置去office可以替代VBA
5、当然还有WEB框架，django,flask等。
Python作为一门起源比较早的编程语言，实际应用非常广泛，涉及机器学习、数据处理、网络爬虫、Web开发、测试运维等各个方面，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
这个是目前Python兴起和火热的一个主要原因，Python提供了大量用于机器学习的模块，像tensorflow，scikit-learn，PyBrain等，可以快速创建和验证常见的学习算法，包括分类、回归、聚类等，因此，在机器学习方面，Python有着非常广泛的应用前景：
这也是Python应用的一个重要方向，Python提供了大量用于科学计算、线性代数、数据处理的模块，像numpy，scipy，pandas等，可以快速处理日常各种数据和文件，包括txt，csv，excel等，代码量更少，也更容易学习和掌握，因此，对于数据处理来说，Python也有着非常重要的应用：
这也是Python的一个应用方面，Python提供了大量用于网络爬虫的模块，像bs4，requests，scrapy等，定制化高，可以快速抓取到网络上的数据，更容易也更轻松，因此在网络爬虫方面，Python也有着不错的应用：
这也是Python目前应用比较广泛的一个方面，Python提供了大量用于Web开发的框架，像Django，Flask，Tornado等，可以快速创建一个Web应用，扩展性和灵活性都非常不错，因此在Web开发方面，Python也有着非常不错的应用：
这也是目前Python使用比较多的一个方面，作为一门解释性语言，Python易学易懂，对于许多服务器脚本来说，更易编写和维护，提供了许多用于测试运维的模块，像selenium，ansible，saltstack等，可以很方便的进行应用测试和服务器管理，因此，对于测试运维来说，Python也有着非常重要的应用：
用处很多，我自己平时也是用python开发
1、运维脚本，很用服务器的维护脚本都是用python开发，简单方便，比shell写起来容易多来
2、数据分析&AI，python有pandas和numpy的数据分析包，也有tensorflow的AI开发框架支持，当然还有kereas等，都能为我们提高开发效果，让我们的精力聚焦到算法研究和数据分析上，减少代码实现的成本
3、爬虫，scripy,python有丰富的爬虫工具包，文本解析、IP代理等等，以及支持正则和xpath的表达式，降低爬虫的开发成本
4、网页&restful接口开发，Django、Flask等，支持快速开发接口、实现网页
当让python也是比较有效的后台开发脚本，在后台服务中也应用较多，用处很多。
人生苦短，我用python
到此，以上就是小编对于python深度学习工具包的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习工具包的2点解答对大家有用。
