大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习python 环境的问题，于是小编就整理了2个相关介绍深度学习Python 环境的解答，让我们一起看看吧。
2021python哪个开发环境好？
在2021年，Python的开发环境有很多选择，以下是一些常见的开发环境：
PyCharm：PyCharm是一款由JetBrains开发的集成开发环境（IDE），为Python开发者提供了一个稳定、功能强大的开发环境。它具有智能代码编辑器、调试器、版本控制等功能，适用于各种Python项目。
VS Code：VS Code是一款由微软开发的轻量级、跨平台的代码编辑器，通过安装Python插件可以实现对Python代码的编辑和调试。它支持多种语言，可以通过插件扩展功能，非常灵活。
Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一款交互式的Python开发环境，允许开发者在浏览器中编写、运行和共享代码。它支持多种编程语言，包括Python、R、Julia等，是一个非常流行的数据分析工具。
Spyder：Spyder是一款基于Qt的Python开发环境，具有类似Matlab的界面和交互式编程能力。它支持自动补全、调试、数据探索等功能，适合于科学计算和数据分析等领域。
Sublime Text：Sublime Text是一款轻量级的代码编辑器，具有快速、简洁的特点。通过安装插件可以实现Python代码的编辑和调试，适用于各种Python项目。
以上是一些常见的Python开发环境，开发者可以根据自己的需求和偏好选择适合自己的开发环境。
为什么AI的深度学习，基本上都跟python这门语言有关，其它语言难道搞不定？
AI的深度学习通常使用Python编程语言，因为Python具有以下优点：
- 易于学习和使用：Python是一种高级编程语言，具有简单易学的语法和丰富的库。这使得Python成为一种流行的编程语言，并且有很多开发人员和社区支持。
- 高效的数据处理：Python是一种动态类型语言，具有高效的数据处理能力。这使得Python非常适合用于数据分析和机器学习任务。
- 丰富的库和框架：Python拥有许多用于机器学习和深度学习的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些库和框架使得开发人员可以更轻松地构建和训练深度学习模型。
- 跨平台性：Python可以在多种操作系统上运行，包括Windows、MacOS和Linux等。这使得Python成为一种跨平台的编程语言，可以方便地在不同的平台上开发和部署应用程序。
虽然其他编程语言也可以用于深度学习，但Python是目前最常用的语言之一，因为它具有以上优点，并且开发人员和社区的支持非常广泛。
深度学习在实现时确实与Python密切相关，主要是因为Python有丰富的科学计算库和机器学习框架，例如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等，这些库和框架提供了丰富的工具和算法，使得深度学习的实现变得更加容易和高效。同时，也是一门易学易用的语言，具有较高的开发效率和灵活性。
当然，其他编程语言也可以实现深度学习，例如C++、Java、Matlab等，但需要更多的编程工作和算法实现。此外，Python在科学计算和数据处理方面的优势也是其他语言所不具备的，这也是Python成为深度学习首选语言的原因之一。
到此，以上就是小编对于深度学习python 环境的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习python 环境的2点解答对大家有用。
