能正常運行操作系統的電腦就可以，寫代碼就和寫文本一樣，對硬體要求不高。市場上的超薄本就可以，攜帶還方便。
B. 學習python可不可以用筆記本電腦
可以，至於配置，看你是否使用IDE（集成開發環境），如果不用IDE，那麼I3處理器，4G內存，也可以用，surface，小米，華為的超薄本都可以，如果使用IDE，那麼，建議I5處理器，8G內存以上，效果會好點
C. 學習編程Python用什麼電腦
python對於電腦硬體基本沒什麼要求，單純學Python的話普通電腦就ok了，機器學習幾大基礎演算法都ok，學深度學習的話台式無腦上
1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升級空間。筆記本的話要強勁點的，最好帶固態硬碟，支持16G內存或以上，帶有英偉達1060以上的
顯卡。
如果有條件，當然沒推Mac。
如果學python是與大數據相關的話 推薦電腦內存在8G或16G ，最好是游戲本，有獨顯；如果只是想淺顯的學一下 隨便什麼電腦都可
以。有一定的經濟基礎，可以選擇高端一點的產品。
推薦學習《Python教程》！
D. 學習Python，用什麼筆記本電腦好
可以，至於配置，看你是否使用IDE（集成開發環境），如果不用IDE，那麼I3處理器，4G內存，也可以用，surface，小米，華為的超薄本都可以，如果使用IDE，那麼，建議I5處理器，8G內存以上，效果會好點
E. 深度學習 python怎麼入門 知乎
自學深度學習是一個漫長而艱巨的過程。您需要有很強的線性代數和微積分背景，良好的Python編程技能，並扎實掌握數據科學、機器學習和數據工程。即便如此，在你開始將深度學習應用於現實世界的問題，並有可能找到一份深度學習工程師的工作之前，你可能需要一年多的學習和實踐。然而，知道從哪裡開始，對軟化學習曲線有很大幫助。如果我必須重新學習Python的深度學習，我會從Andrew Trask寫的Grokking deep learning開始。大多數關於深度學習的書籍都要求具備機器學習概念和演算法的基本知識。除了基本的數學和編程技能之外，Trask的書不需要任何先決條件就能教你深度學習的基礎知識。這本書不會讓你成為一個深度學習的向導(它也沒有做這樣的聲明)，但它會讓你走上一條道路，讓你更容易從更高級的書和課程中學習。用Python構建人工神經元
大多數深度學習書籍都是基於一些流行的Python庫，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《運用深度學習》（Grokking Deep Learning）通過從零開始、一行一行地構建內容來教你進行深度學習。
《運用深度學習》
你首先要開發一個人工神經元，這是深度學習的最基本元素。查斯克將帶領您了解線性變換的基本知識，這是由人工神經元完成的主要計算。然後用普通的Python代碼實現人工神經元，無需使用任何特殊的庫。
這不是進行深度學習的最有效方式，因為Python有許多庫，它們利用計算機的圖形卡和CPU的並行處理能力來加速計算。但是用普通的Python編寫一切對於學習深度學習的來龍去是非常好的。
在Grokking深度學習中，你的第一個人工神經元只接受一個輸入，將其乘以一個隨機權重，然後做出預測。然後測量預測誤差，並應用梯度下降法在正確的方向上調整神經元的權重。有了單個神經元、單個輸入和單個輸出，理解和實現這個概念變得非常容易。您將逐漸增加模型的復雜性，使用多個輸入維度、預測多個輸出、應用批處理學習、調整學習速率等等。
您將通過逐步添加和修改前面章節中編寫的Python代碼來實現每個新概念，逐步創建用於進行預測、計算錯誤、應用糾正等的函數列表。當您從標量計算轉移到向量計算時，您將從普通的Python操作轉移到Numpy，這是一個特別擅長並行計算的庫，在機器學習和深度學習社區中非常流行。
Python的深度神經網路
有了這些人造神經元的基本構造塊，你就可以開始創建深層神經網路，這基本上就是你將幾層人造神經元疊放在一起時得到的結果。
當您創建深度神經網路時，您將了解激活函數，並應用它們打破堆疊層的線性並創建分類輸出。同樣，您將在Numpy函數的幫助下自己實現所有功能。您還將學習計算梯度和傳播錯誤通過層傳播校正跨不同的神經元。
隨著您越來越熟悉深度學習的基礎知識，您將學習並實現更高級的概念。這本書的特點是一些流行的正規化技術，如早期停止和退出。您還將獲得自己版本的卷積神經網路(CNN)和循環神經網路(RNN)。
在本書結束時，您將把所有內容打包到一個完整的Python深度學習庫中，創建自己的層次結構類、激活函數和神經網路體系結構(在這一部分，您將需要面向對象的編程技能)。如果您已經使用過Keras和PyTorch等其他Python庫，那麼您會發現最終的體系結構非常熟悉。如果您沒有，您將在將來更容易地適應這些庫。
在整本書中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓勵你用心編寫自己的神經網路，而不是復制粘貼任何東西。
代碼庫有點麻煩
並不是所有關於Grokking深度學習的東西都是完美的。在之前的一篇文章中，我說過定義一本好書的主要內容之一就是代碼庫。在這方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度學習庫中，每一章都有豐富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一個學習Python機器學習和深度學習的優秀工具。然而，jupiter的優勢在於將代碼分解為幾個可以獨立執行和測試的小單元。Grokking深度學習的一些筆記本是由非常大的單元格組成的，其中包含大量未注釋的代碼。
這在後面的章節中會變得尤其困難，因為代碼會變得更長更復雜，在筆記本中尋找自己的方法會變得非常乏味。作為一個原則問題，教育材料的代碼應該被分解成小單元格，並在關鍵區域包含注釋。
此外，Trask在Python 2.7中編寫了這些代碼。雖然他已經確保了代碼在Python 3中也能順暢地工作，但它包含了已經被Python開發人員棄用的舊編碼技術(例如使用「for i in range(len(array))」範式在數組上迭代)。
更廣闊的人工智慧圖景
Trask已經完成了一項偉大的工作，它匯集了一本書，既可以為初學者，也可以為有經驗的Python深度學習開發人員填補他們的知識空白。
但正如泰溫·蘭尼斯特(Tywin Lannister)所說(每個工程師都會同意)，「每個任務都有一個工具，每個工具都有一個任務。」深度學習並不是一根可以解決所有人工智慧問題的魔杖。事實上，對於許多問題，更簡單的機器學習演算法，如線性回歸和決策樹，將表現得和深度學習一樣好，而對於其他問題，基於規則的技術，如正則表達式和幾個if-else子句，將優於兩者。
關鍵是，你需要一整套工具和技術來解決AI問題。希望Grokking深度學習能夠幫助你開始獲取這些工具。
你要去哪裡?我當然建議選擇一本關於Python深度學習的深度書籍，比如PyTorch的深度學習或Python的深度學習。你還應該加深你對其他機器學習演算法和技術的了解。我最喜歡的兩本書是《動手機器學習》和《Python機器學習》。
你也可以通過瀏覽機器學習和深度學習論壇，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智慧和深度學習Facebook組，或通過在Twitter上關注人工智慧研究人員來獲取大量知識。
AI的世界是巨大的，並且在快速擴張，還有很多東西需要學習。如果這是你關於深度學習的第一本書，那麼這是一個神奇旅程的開始。
F. 最近想入手台筆記本，大一黨，基本不玩游戲，想學習python什麼的，求大神講解mac和pc的區別
第一，mac機搭載的mac os系統效率高，跟win沒有比的意義。
第二，喬幫主對美學很有研究，蘋果的東西都很好看。
第三，mac os系統軟體不少，中文不多，mac在中國用戶幾百萬，全世界也就千來萬不到，win在中國是按多少億計算，沒法比，當然軟體少，但mac所擁有的軟體能滿足日常需求，QQ，Q拼音，搜狗拼音，迅雷，電驢，chrome，firefox都有，
第三，你說配置普遍不高可不對，最好配imac能玩極品16全特效，pc能開的不多（alinware基本都能開，你可以研究下他的價格）
第四，mac很吸引人的一點就是它擁有很好的顯卡，很多時候單買那顯卡不一定比買mac便宜，所以mac也是靜態制圖的首選利器。
G. 我學習python，想買個筆記本電腦，請大佬指點買哪種好
不玩游戲這個預算完全夠了，可以買到很漂亮也實用的輕薄本。輕薄本不同於以前濫竽充數的超級本。
今年出了第十代u，一般買新不買舊。寫程序用i5就好，發熱小，跑得也不慢。內存早就8g標配了，適合開一個虛擬機，16g極少出現在輕薄本中。硬碟應是M2介面的，開機10秒進入桌面。顯卡可考慮集顯和獨顯雙配。網卡不要400多M那種舊版本的，選1g以上的速率，免得到了5g時代拖了後腿。顯示屏用光面屏也沒事，室內一般也沒有強光，但色域要寬一點，口碑要好一點。13.3-14寸都好，15的就微微大了一些。有些人抱怨高解析度下字小，但字體在調整到150%之後對於正常視力的人應該還算可以接受。順便提一下，寫程序用等寬字體較好。其他介面多些為好，比如支持雷電3的type-c，老的usb也不能少，免得滑鼠還要換新，hdmi等就看個人需要。
至於品牌，自己喜歡就好。購買前看清配置，多做比較，盡量去自營，不要為省一兩百入了套。距離雙11還有一段時間，慢慢看清楚了不後悔
H. 學python用什麼筆記本電腦
這個要看情況，如果只是簡單的學編程語言，那麼筆記本只要能安裝python就可以了
如果是要做數據分析，那麼對CPU和內存的要求就會高一些，如果做圖像處理，或者深度學習，就需要買有獨立顯卡的筆記本
建議購買一台5000塊錢以上的筆記本，配置好一點，運行程序也快一點
I. 我想買一台筆記本，用來學Python。求大佬給我推薦一款。
小米游戲本Redmi G 16.1英寸4G獨顯輕薄紅米筆記本電腦電競吃雞 辦公 編程 設計 學生 i7-10750H GTX1650Ti 144Hz 16G內存 512G高速PCIe 100%sRGB
這個是一款挺不錯的筆記本 希望幫到你
J. 學Python電腦要什麼配置
可以參考如下配置：
CPU為酷睿i5 / i7
內存 4G / 8G
硬碟 500G，或者用 SSD
前面一個為基礎配置，後面的為更好的選項。網上價格 3000 ~ 6000。
更重要的，做量化需要數據、需要量化引擎系統，這需要很多開發工作，可以自己抓取數據和用開源的回測引擎。