可以使用scipy包中的imread函数。SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。
imread接收图片的完整路径为参数，也可以是文件指针，返回numpy.ndarray类型的矩阵。示例代码如下：
from scipy.misc import imread
img = imread('meelo.jpg')
print(img.shape)
# (600, 1000, 3)
img.shape会返回图片矩阵的维度，可以看到示例代码中，矩阵的维度是600×1000×3。
2000年以来，人工智能的研究、产品开发和创业项目如雨后春笋般出现，各大互联网公司和研究机构纷纷摩拳擦掌，希望在这个新领域领先，也吸引了越来越多的人进入人工智能行业。
大家发现，转行AI的人里主要有三类，一类是程序员出身，具有很好的工程经验，一类是统计学数学电子通信类出身，具有较为扎实的理论基础，还有一类既没有丰富的编程经验也没有扎实理论基础。
对于零基础小白，怎样快速入门深度学习呢？在这里精选了 5 本深度学习相关的书籍，帮助小白更好的入门。
1.《深度学习》（Deep Learning）
出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》（Deep Learning）不可不提。本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow 等人的《深度学习》完全是理论性的书籍，而且没有代码，是深度学习人员必看书籍。
2.《深度学习图解》
探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 将向你展示了深度学习背后的科学，所以你可以自己摸索并训练神经网络的每一个细节。只使用 Python 及其数学支持库 Numpy，就可以训练自己的神经网络，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作。
3.《Python 深度学习》
本书介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深入学习。这本书由 Keras 的创建者、谷歌人工智能研究员 Francois Chollet 撰写，通过直观的解释和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。
4.《神经网络和深度学习》
这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。你将有一个基础使用神经网络和深度学习来攻击你自己设计的问题。
对深度学习有兴趣的话也可以听一下叶佩军讲的深度学习
http://xue.ujiuye.com/class-142991/
Python真的是火起来了。
对于办公的话，Python可以做很多，入就像一楼说的，可以解放双手。Python是一种工具，相反如何用Python去准确无误得处理办公业务才是需要好好考虑的。
当然Python易懂，易上手，做一些自己想做的事情。相信你会觉得很有意思！
顺便说一句，如果是仅仅是办公的话，ExcelVBA足够了。