1.7　小结

本章重点介绍了实现深度学习（神经网络）所需的编程知识，以为学习深度学习做好准备。从下一章开始，我们将通过使用 Python 实际运行代码，逐步了解深度学习。

本章只介绍了关于 Python 的最低限度的知识，想进一步了解 Python 的读者，可以参考下面这些图书。首先推荐《Python 语言及其应用》^[1] 一书。这是一本详细介绍从 Python 编程的基础到应用的实践性的入门书。关于 NumPy，《利用 Python 进行数据分析》^[2] 一书中进行了简单易懂的总结。此外，“Scipy Lecture Notes”^[3] 这个网站上也有以科学计算为主题的 NumPy 和 Matplotlib 的详细介绍，有兴趣的读者可以参考。

下面，我们来总结一下本章所学的内容，如下所示。

本章所学的内容

• Python是一种简单易记的编程语言。
• Python是开源的，可以自由使用。
• 本书中将使用Python 3.x实现深度学习。
• 本书中将使用NumPy和Matplotlib这两种外部库。
• Python有“解释器”和“脚本文件”两种运行模式。
• Python能够将一系列处理集成为函数或类等模块。
• NumPy中有很多用于操作多维数组的便捷方法。