Python识别手写数字

Python可以通过使用机器学习算法和深度学习框架实现手写数字识别，其中最常用的是使用卷积神经网络（CNN）进行识别。具体步骤如下：
1. 收集手写数字数据集，并对数据进行预处理和标注；
2. 利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）构建CNN模型，并对模型进行训练；
3. 利用训练好的模型进行手写数字的识别。

在Python中，有很多深度学习框架可以用于实现手写数字识别，例如TensorFlow、Keras、PyTorch等。此外，还有一些开源的手写数字识别工具包，例如scikit-learn库中的digits数据集和OpenCV库中的数字识别API等。