Python入门
近年来，随着计算机技术的发展以及生物学大数据的积累，深度学习已经广泛应用于生物学大数据的处理，且表现出非常好的性能。然而对于生物类专业的学生来说，学习深度学习可能并非易事。作者最近发现了一本很适合深度学习入门的书，在此将自己的一点学习心得分享出来，以飨读者。
对于学习本书来说，你只需要有一丢丢的数学基础和python编程基础，基本是可以搞懂本书百分之九十以上的内容的，因此对于深度学习入门者非常友好。接下来，作者将分几期来梳理本书的要点，也就是先把该书“读薄”，使读者能够更容易入门深度学习，有进一步学习需求的可以基于此再将此书“读厚”，废话不多说，先开始第一期的内容：
第一章 python入门
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python有NumPy、SciPy等优秀的数值计算、统计分析库；
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TensorFlow、Theano等深度学习框架都提供了python接口；
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NumPy用于数值计算，Matplotlib是用来画图的库；
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python数据类型，变量、列表、字典、布尔型；
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判断语句if、循环语句for、定义函数def；定义类；
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Numpy数组，生成数组、数组加减乘除运算；
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数组的广播功能、访问元素；
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python作为动态型语言比一般C或者C++等静态型语言运算速度慢，但是在Numpy中，主要的处理还是通过C或者C++实现的，因此可以在不损失性能的情况下，使用python便利的语法；
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利用matplotlib绘制简单的图形；
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pyplot用于显示图像的方法imshow()，另外可以使用matplotlib.image模块的imread()方法读入图像；
本章内容比较简单，此处只做简要的要点描述，其中最需要注意的就是掌握python的基本语法、Numpy数组的基本运算和元素访问以及广播功能。最后了解matplotlib导入图像、显示图像以及绘制简单图形的方法。