Python是一種廣泛使用的編程語言，適用于數據分析、機器學習、人工智能等領域。Python擁有龐大的開源社區，包含了豐富的科學計算和機器學習庫，其中最流行的之一就是神經網絡庫。

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
# 載入數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分離訓練數據和測試數據
train_data = data.iloc[:1000,:]
test_data = data.iloc[1000:,:]
# 構建神經網絡模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
loss='mse',
metrics=['mae', 'mse'])
# 訓練模型
history = model.fit(train_data.drop('y', axis=1), train_data['y'],epochs=100,
validation_split=0.2, verbose=0)
# 在測試數據上進行模型評估
results = model.evaluate(test_data.drop('y', axis=1), test_data['y'])
print(results)

上述代碼是使用TensorFlow構建一個簡單的神經網絡模型進行回歸預測的流程。其中使用了Pandas庫處理數據，TensorFlow庫構建模型和訓練模型。模型的結構包含3個全連接層，每個層包含64個神經元，激活函數使用ReLU。訓練過程使用的是均方誤差和Adam優化器。最后通過評估測試數據集的結果來評估模型的表現。

Python的神經網絡庫還包括Keras、PyTorch、MXNet等。它們提供了不同的API和功能，可以根據不同的任務和需求進行選擇。使用Python的神經網絡庫可以極大地提高機器學習、深度學習等領域的工作效率和結果質量。