今天给各位分享深度学习python实例与代码的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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Python列表计数及插入实例教程
1、在Python中，列表（list）是常用的数据类型。列表由一系列按照特定顺序排列的项（item）组成。列表用方括号“[]”括起来，并用逗号“，”来分隔其中的项。
2、List是python中的一种数据类型，它由一组有序的元素组成。支持字符、数字、字符串甚至也可以包含列表（列表中有列表，嵌套），元素间用逗号进行分隔。列表用[]进行标识。
3、a = list.index（元素）：返回它的参数在列表中的位置，返回元素序号；#若有多个元素相同，此为只返回首端起第一个。3，a = list.index（元素， 序号1，序号2）：在序号1和序号2范围内，返回列表中元素位置。
4、在python中可以使用range（）函数来产生一系列数字。forwinrange（1，11）：print（w），输出：1，2，3，4，5，6，7，8，9。
5、要从键盘输入列表，可以使用input（）函数结合列表推导式。您可以按照以下示例代码的格式进行输入：上述代码将从键盘读取一个字符串，该字符串包含用空格分隔的元素。
6、首先打开python的编辑器。然后在文件中写上程序的注释。新建一个字典，名字就叫cellphone。然后为cellphone的字典里添加一个元素，cellphone[oppo]=189。然后将这个添加了新的内容之后的字典打印出来。
怎样用python实现深度学习
用Keras开发第一个神经网络 关于Keras：Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口，由Python编写，能够搭建在TensorFlow，CNTK，或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras，并且运行下列指令。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。
今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
请推荐几个比较优秀的Python开源项目,用来学习的?
learn-python3 这个存储库一共有19本Jupyter笔记本。它涵盖了字符串和条件之类的基础知识，然后讨论了面向对象编程，以及[_a***_]处理异常和一些Python标准库的特性等。
斯塔基（Scikit-learn）是一个强大的开源机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助开发者快速地构建和实现机器学习模型。
Scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。
Pocoo 家出的都是精品，比如 Flask， Werkzeug， Jinja 2 ， Pygments， Sphinx 。Flask 号称微框架，0.1的代码才700来行（其中大部分都是注释） 而且代码写得很规范，非常适合学习。
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