能正常运行操作系统的电脑就可以，写代码就和写文本一样，对硬件要求不高。市场上的超薄本就可以，携带还方便。
B. 学习python可不可以用笔记本电脑
可以，至于配置，看你是否使用IDE（集成开发环境），如果不用IDE，那么I3处理器，4G内存，也可以用，surface，小米，华为的超薄本都可以，如果使用IDE，那么，建议I5处理器，8G内存以上，效果会好点
C. 学习编程Python用什么电脑
python对于电脑硬件基本没什么要求，单纯学Python的话普通电脑就ok了，机器学习几大基础算法都ok，学深度学习的话台式无脑上
1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升级空间。笔记本的话要强劲点的，最好带固态硬盘，支持16G内存或以上，带有英伟达1060以上的
显卡。
如果有条件，当然没推Mac。
如果学python是与大数据相关的话 推荐电脑内存在8G或16G ，最好是游戏本，有独显；如果只是想浅显的学一下 随便什么电脑都可
以。有一定的经济基础，可以选择高端一点的产品。
推荐学习《Python教程》！
D. 学习Python，用什么笔记本电脑好
可以，至于配置，看你是否使用IDE（集成开发环境），如果不用IDE，那么I3处理器，4G内存，也可以用，surface，小米，华为的超薄本都可以，如果使用IDE，那么，建议I5处理器，8G内存以上，效果会好点
E. 深度学习 python怎么入门 知乎
自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需要一年多的学习和实践。然而，知道从哪里开始，对软化学习曲线有很大帮助。如果我必须重新学习Python的深度学习，我会从Andrew Trask写的Grokking deep learning开始。大多数关于深度学习的书籍都要求具备机器学习概念和算法的基本知识。除了基本的数学和编程技能之外，Trask的书不需要任何先决条件就能教你深度学习的基础知识。这本书不会让你成为一个深度学习的向导(它也没有做这样的声明)，但它会让你走上一条道路，让你更容易从更高级的书和课程中学习。用Python构建人工神经元
大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《运用深度学习》（Grokking Deep Learning）通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。
《运用深度学习》
你首先要开发一个人工神经元，这是深度学习的最基本元素。查斯克将带领您了解线性变换的基本知识，这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元，无需使用任何特殊的库。
这不是进行深度学习的最有效方式，因为Python有许多库，它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。
在Grokking深度学习中，你的第一个人工神经元只接受一个输入，将其乘以一个随机权重，然后做出预测。然后测量预测误差，并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。有了单个神经元、单个输入和单个输出，理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性，使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。
您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念，逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。当您从标量计算转移到向量计算时，您将从普通的Python操作转移到Numpy，这是一个特别擅长并行计算的库，在机器学习和深度学习社区中非常流行。
Python的深度神经网络
有了这些人造神经元的基本构造块，你就可以开始创建深层神经网络，这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。
当您创建深度神经网络时，您将了解激活函数，并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样，您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。
随着您越来越熟悉深度学习的基础知识，您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术，如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
在本书结束时，您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中，创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分，您将需要面向对象的编程技能)。如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库，那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有，您将在将来更容易地适应这些库。
在整本书中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络，而不是复制粘贴任何东西。
代码库有点麻烦
并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。在之前的一篇文章中，我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度学习库中，每一章都有丰富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而，jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的，其中包含大量未注释的代码。
这在后面的章节中会变得尤其困难，因为代码会变得更长更复杂，在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。作为一个原则问题，教育材料的代码应该被分解成小单元格，并在关键区域包含注释。
此外，Trask在Python 2.7中编写了这些代码。虽然他已经确保了代码在Python 3中也能顺畅地工作，但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“for i in range(len(array))”范式在数组上迭代)。
更广阔的人工智能图景
Trask已经完成了一项伟大的工作，它汇集了一本书，既可以为初学者，也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。
但正如泰温·兰尼斯特(Tywin Lannister)所说(每个工程师都会同意)，“每个任务都有一个工具，每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。事实上，对于许多问题，更简单的机器学习算法，如线性回归和决策树，将表现得和深度学习一样好，而对于其他问题，基于规则的技术，如正则表达式和几个if-else子句，将优于两者。
关键是，你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。
你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍，比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。
你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智能和深度学习Facebook组，或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。
AI的世界是巨大的，并且在快速扩张，还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书，那么这是一个神奇旅程的开始。
F. 最近想入手台笔记本，大一党，基本不玩游戏，想学习python什么的，求大神讲解mac和pc的区别
第一，mac机搭载的mac os系统效率高，跟win没有比的意义。
第二，乔帮主对美学很有研究，苹果的东西都很好看。
第三，mac os系统软件不少，中文不多，mac在中国用户几百万，全世界也就千来万不到，win在中国是按多少亿计算，没法比，当然软件少，但mac所拥有的软件能满足日常需求，QQ，Q拼音，搜狗拼音，迅雷，电驴，chrome，firefox都有，
第三，你说配置普遍不高可不对，最好配imac能玩极品16全特效，pc能开的不多（alinware基本都能开，你可以研究下他的价格）
第四，mac很吸引人的一点就是它拥有很好的显卡，很多时候单买那显卡不一定比买mac便宜，所以mac也是静态制图的首选利器。
G. 我学习python，想买个笔记本电脑，请大佬指点买哪种好
不玩游戏这个预算完全够了，可以买到很漂亮也实用的轻薄本。轻薄本不同于以前滥竽充数的超级本。
今年出了第十代u，一般买新不买旧。写程序用i5就好，发热小，跑得也不慢。内存早就8g标配了，适合开一个虚拟机，16g极少出现在轻薄本中。硬盘应是M2接口的，开机10秒进入桌面。显卡可考虑集显和独显双配。网卡不要400多M那种旧版本的，选1g以上的速率，免得到了5g时代拖了后腿。显示屏用光面屏也没事，室内一般也没有强光，但色域要宽一点，口碑要好一点。13.3-14寸都好，15的就微微大了一些。有些人抱怨高分辨率下字小，但字体在调整到150%之后对于正常视力的人应该还算可以接受。顺便提一下，写程序用等宽字体较好。其他接口多些为好，比如支持雷电3的type-c，老的usb也不能少，免得鼠标还要换新，hdmi等就看个人需要。
至于品牌，自己喜欢就好。购买前看清配置，多做比较，尽量去自营，不要为省一两百入了套。距离双11还有一段时间，慢慢看清楚了不后悔
H. 学python用什么笔记本电脑
这个要看情况，如果只是简单的学编程语言，那么笔记本只要能安装python就可以了
如果是要做数据分析，那么对CPU和内存的要求就会高一些，如果做图像处理，或者深度学习，就需要买有独立显卡的笔记本
建议购买一台5000块钱以上的笔记本，配置好一点，运行程序也快一点
I. 我想买一台笔记本，用来学Python。求大佬给我推荐一款。
小米游戏本Redmi G 16.1英寸4G独显轻薄红米笔记本电脑电竞吃鸡 办公 编程 设计 学生 i7-10750H GTX1650Ti 144Hz 16G内存 512G高速PCIe 100%sRGB
这个是一款挺不错的笔记本 希望帮到你
J. 学Python电脑要什么配置
可以参考如下配置：
CPU为酷睿i5 / i7
内存 4G / 8G
硬盘 500G，或者用 SSD
前面一个为基础配置，后面的为更好的选项。网上价格 3000 ~ 6000。
更重要的，做量化需要数据、需要量化引擎系统，这需要很多开发工作，可以自己抓取数据和用开源的回测引擎。