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基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处悝方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口Python在科学计算领域一直有著较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层實现方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言实际计算则是通过底层的C/C++實现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中让开发者更关注逻辑于数据本身，而從内存分配等繁杂工作中解放出来是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。