Environnement de développement en Python

À partir de maintenant, nous allons procéder au développement avec Python comme langage principal, nous allons donc introduire l'environnement de développement. Tout d'abord, j'utilise Windows 7 car le système d'exploitation joue aux jeux PC. J'ai pensé développer avec Linux, mais le disque dur a une petite capacité de 500 Go pour le double démarrage, et l'installation sur VM semble lente, j'ai donc décidé de développer avec l'OS actuel tel quel. Cependant, je n'ai que peu touché Python et je m'en souviens à peine, donc je vais le développer en étudiant Python.

Puisqu'il s'agit de développement sur Windows 7, j'installerai et développerai une application appelée Anaconda que mon ami m'a apprise lorsque j'étais étudiant. Énumérons quelques-uns des avantages d'Anaconda.

    1. Facile à installer Python
  1. NumPy est installé par défaut.

    1. SciPy est installé par défaut.
  2. Matplotlib est installé par défaut.

Tout d'abord, j'ai décidé d'utiliser Anaconda car il faudrait beaucoup de temps et d'efforts pour préparer un tel environnement de développement. Anaconda a une interface graphique appelée Spyder (est-ce que c'est comme Eclipse en JAVA?), Donc je pense que c'est facile à développer. Python est un langage recommandé par TA car il est court et facile à écrire lors de l'exécution de tâches AI, et il semble qu'il soit souvent utilisé dans ce domaine. Au Japon, Ruby, etc. sont similaires et populaires, donc je pense que ce n'est pas si important, mais il semble qu'il soit souvent utilisé à l'étranger. Au fait, je n'ai jamais touché à Ruby, j'ai donc choisi Python.

NumPy et SciPy étaient nécessaires pour faire les devoirs (Est-ce un cours de traitement d'image?) Quand j'étais étudiant, mais je pense que c'était pratique avec une bibliothèque qui contient des algorithmes mathématiques. Je pense que ce sera utile à l'avenir. Par exemple, il semble que vous puissiez l'utiliser à la place du logiciel appelé Matlab.

Matplotlib est pratique pour dessiner les données de sortie au format graphique. Par exemple, lors de la mesure de la vitesse d'un algorithme, je pense qu'un graphique visible est facile à comprendre et peut être laissé sous forme de données.

Jusqu'à présent, j'ai parlé de ce que je sais, mais je pense qu'il y a des erreurs et des choses que je ne sais pas. Je publierai tout en étudiant, donc si vous avez des questions, veuillez me le signaler et m'apprendre. Ensuite, à partir du prochain post, j'écrirai le code en utilisant Anaconda, alors merci.

Site de téléchargement d'Anaconda: http://continuum.io/downloads

Il semble être compatible avec Linux et Mac, alors essayez-le! !! !!

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