深度学习还是用python比较简单

进行深度学习任务时，Python通常是首选语言，原因如下：

丰富的库和框架：Python拥有众多强大的深度学习库，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些库为构建复杂的神经网络提供了便利，包括LSTM（长短期记忆网络）。
社区和文档支持：Python有一个庞大且活跃的社区，提供大量的教程、文档和论坛支持。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能在社区中找到有价值的资源和帮助。
简洁的语法：Python的语法简单清晰，使得编写和阅读代码更加容易。这对于快速开发和维护深度学习模型尤为重要。
数据处理能力：Python提供了诸如NumPy、Pandas等强大的数据处理库，这对于深度学习中的数据预处理和分析至关重要。
科学计算和可视化工具：Python还提供了强大的科学计算库如SciPy和数据可视化工具如Matplotlib，这些工具对于深度学习的研究和分析非常有用。
跨领域应用：Python在多个领域都有广泛应用，包括网页开发、数据分析、机器学习、网络爬虫等，这使得它成为一种多用途且实用的编程语言。

由于这些优势，Python成为了执行深度学习和其他类型的机器学习任务的首选语言。当然，选择哪种编程语言还应根据个人偏好、项目需求和现有生态来决定。