Von nun an werden wir mit der Entwicklung mit Python als Hauptsprache fortfahren und die Entwicklungsumgebung einführen. Zunächst verwende ich Windows 7, weil das Betriebssystem PC-Spiele spielt. Ich habe überlegt, mit Linux zu entwickeln, aber die Festplatte hat eine kleine Kapazität von 500 GB für das Dual-Booten, und die Installation auf der VM scheint langsam zu sein. Deshalb habe ich mich entschlossen, mit dem aktuellen Betriebssystem zu entwickeln. Ich habe Python jedoch nur ein wenig berührt und erinnere mich kaum daran, daher werde ich es während des Studiums von Python entwickeln.
Da es sich um eine Entwicklung unter Windows 7 handelt, werde ich eine Anwendung namens Anaconda installieren und entwickeln, die mir mein Freund als Student beigebracht hat. Lassen Sie uns einige der Vorteile von Anaconda auflisten.
NumPy ist standardmäßig installiert.
Matplotlib ist standardmäßig installiert.
Zunächst habe ich mich für Anaconda entschieden, da die Vorbereitung einer solchen Entwicklungsumgebung viel Zeit und Mühe kosten würde. Anaconda hat eine GUI namens Spyder (Ist es wie Eclipse in JAVA?), Also denke ich, dass es einfach zu entwickeln ist. Python ist eine von TA empfohlene Sprache, da sie bei KI-Aufgaben kurz und einfach zu schreiben ist und in diesem Bereich anscheinend häufig verwendet wird. In Japan sind Ruby usw. ähnlich und beliebt, daher denke ich, dass es nicht so wichtig ist, aber es scheint, dass es oft in Übersee verwendet wird. Übrigens habe ich Ruby noch nie berührt, also habe ich mich für Python entschieden.
NumPy und SciPy waren notwendig, um Aufgaben zu erledigen (Ist es eine Bildverarbeitungsklasse?) Als ich Student war, aber ich denke, es war praktisch mit einer Bibliothek, die einige mathematische Algorithmen enthält. Ich denke, es wird in Zukunft nützlich sein. Zum Beispiel scheint es, dass Sie es anstelle der Software namens Matlab verwenden können.
Matplotlib eignet sich zum Zeichnen der Ausgabedaten im Diagrammformat. Wenn ich zum Beispiel die Geschwindigkeit eines Algorithmus messe, denke ich, dass ein sichtbarer Graph leicht zu verstehen ist und als Daten belassen werden kann.
Bisher habe ich über das gesprochen, was ich weiß, aber ich denke, es gibt einige Fehler und Dinge, die ich nicht weiß. Ich werde während des Studiums posten. Wenn Sie also Fragen haben, weisen Sie mich bitte darauf hin und bringen Sie es mir bei. Dann werde ich ab dem nächsten Beitrag den Code tatsächlich mit Anaconda schreiben, also danke.
Anaconda Download-Site: http://continuum.io/downloads
Es scheint mit Linux und Mac kompatibel zu sein, also probieren Sie es bitte aus! !! !!
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