Python是一種簡單易學的編程語言，深圳大學是一所位于南方科技城的大學。Python在深圳大學的教學和研究中廣泛應用，下面介紹一下Python在深圳大學的應用情況。

首先，在深圳大學的計算機科學與軟件工程學院中，Python被作為一門必修課程。在這門課程中，學生將學習基本的語法和編程概念，包括控制流、函數、模塊、面向對象編程等。學生們將通過編寫代碼來學習Python的實際應用，從而為他們未來的職業發展打下堅實的基礎。

其次，在深圳大學的研究項目中，Python也扮演著重要的角色。例如，深圳大學計算機與通信工程學院的科研人員使用Python開發了一種基于深度學習的行為識別技術。這種技術可以分辨人類行為，如走路、跑步、打電話等，為智能安防系統的開發提供了有力支持。

# 簡單示例代碼
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 創建一個2層神經網絡
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 訓練模型
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# 計算準確率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
# 運行訓練
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

Python在深圳大學不僅僅應用于計算機科學和軟件工程領域，還被應用于其他領域，如生物信息學、統計學等。Python的簡單易用和強大的數據處理能力，使得它成為科學家和研究人員在處理數據方面的首選語言。

綜上所述，Python在深圳大學的教學和研究中得到了廣泛的應用。這充分證明了Python的強大和靈活性，也表明了深圳大學對現代編程語言和技術的關注和追求。