matlab中神经网络激活函数怎么设置？
由于每个网络层的功能不同，所选择的激活函数的不同结果也会不同。所以需要注意的是，输出层一般采用logsigpur
Python能否进行大规模数值计算？
Python非常适合数值计算，几乎可以说是除了老Fortran，C，C之外最适合数据科学的计算机语言，这一点从Python这几年的发展势头就可以看出来。Python压过R，压过Matlab，在数据科学领域风生水起。在TIOBE9月发布的最新编程语言排行榜中，Python以4.67%的增长率和0.26%的优势击败C，成功进入Top3。
Python是一种免费、灵活、强大的开源语言。使用Python可以减少大量开发时间，并提供简洁易读的语法。Python可以方便地用于数据操作、数据分析和可视化。Python为科学计算和机器学习相关的应用提供了一套强大的库。
Python的数值计算基于numpy库。Numpy是Python中最常用的数值计算库，它提供了一个通用而强大的高维数组结构和大量的科学计算函数(相当一部分是跨scipy的)，是Python中几乎所有其他科学计算库的基础。
Python基于numpy构建了完整的科学计算生态系统，其中最常用的有:
在numpy的基础上，scipy:提供了解决科学计算中各种常见问题的工具，包括数学物理中的各种特殊函数、数值积分、最优化、插值、傅立叶变换、线性代数、信号处理、图像处理、随机数和概率分布、统计学等等。sympy:Python中的符号计算库支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、方程求解、微积分、组合数学、离散数学、几何、概率统计、物理等功能，可以在很大程度上替代Mathematica和Matlab的符号计算功能。Python的交互式开发和计算环境IPython:比Python自己的壳。它支持变量的自动完成和缩进，bashsh:Python是科学计算最常用和最重要的绘图和数据可视化工具包。Pandas:Python常用的数据分析包，适合时间序列和金融数据分析。scikit-learn:python;的机器学习库。它拥有多种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度增强、K-means等机器学习算法，并能与Python数值和科学计算库numpy和scipy互操作。
以上是Python中基本的数值和科学计算工具，一般来说只适合在单机上计算，虽然可以使用多个线程或joblib等工具进行并行加速(模块除外，可以在多台计算机组成的集群上运行)。如果要进行大规模的数值和科学计算，就必须使用并行和分布式计算。Python也提供了相应的工具来支持大规模并行分布式计算。可以使用的工具有:
Dask:Dask是一个用于数值和科学计算的灵活的并行计算库，它提供了一个优化的并行任务调度器和几种并行数据结构:DaskArray是分布式并行numpy值，DaskBag是分布式并行Python序列集，DaskDataframe是分布式并行Pandasdataframe。此外，Dask-ML将scikit-learn中的所有机器学习算法并行化，可以处理更大规模的数据操作。
Mpip4py:MPI(消息传递)库mpi4py:Python。Mpi4py库与numpy数组紧密结合，可以在包括不同计算节点在内的不同Mpi进程之间高效交换numpy数组数据。使用mpi4py可以很容易地在Python中编写基于MPI的并行计算程序，然后在大型计算集群或超级计算机上运行。我个人的【简书主题】()和【CSDN博客专栏】()有专门介绍mpi4py并行计算的文章，并提供了大量的程序实例。有需要或者有兴趣的可以了解一下。
:支持多种形式的并行计算，包括单程序多数据流(SPMD)并行、多程序多数据流(MPMD)并行、MPI并行、数据并行等。，而且整合计算任务部门非常容易。程序到集群并行执行。
PySpark:PythonAPIforSpark，可用于Python中的大数据分析和大规模机器学习应用。可能不太适合大规模高性能数值和科学计算。
大规模数值和科学计算往往涉及大量的数据I/O操作，I/O操作往往是高性能计算的瓶颈。MPI的ROMIO库提供了高效的并行I/O支持，mpi4py可用于并行I/O操作，或支持并行I/O的科学数据存储文件格式，如HDF5(层次数据格式)。Python中的H5py和PyTable提供了对HDF5文件的数据操作支持，Pandas中也有相应的函数读取或存储HDF5文件中的数据。