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Pythonを始めたい？
そんな君こそAnaconda！
広島市立大学大学院 情報科学研究科
福田 祐樹
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自己紹介
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氏名：福田 祐樹（フクダ ユウキ）
所属：広島市立大学大学院
情報科学研究科
Twitter：@Y_F_Acoustics
Python歴：2年弱
Pythonを始めたきっかけ：MATLABの代替
経験：MATLAB，Python，C，Julia
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目次
1. Anacondaとは
2. 本家との違い
3. Anacondaの利点その１：初心者に優しいUI
4. Anacondaの利点その２：ライブラリの多さ
5. Anacondaの利点その３：コーディング
6. Anacondaの利点その４：容易な高速化
7. まとめ
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1. Anacondaとは
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2. 本家Pythonとの違い
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Vanilla Python
・パッケージ管理：pip
・標準の開発環境：IDLE
・付属外部パッケージ：無し
Anaconda
・パッケージ管理：conda + pip*
・標準の開発環境：Spyder，Jupyter
・付属外部パッケージ：多数
* : http://onoz000.hatenablog.com/entry/2018/02/11/142347
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3. Anacondaの利点その1：初心者にも優しいUI
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環境変数を通さなくてもGUI，CUIで操作できる環境が整う
複数のPythonをコンピュータ内に共存させる
場合にも不便にならない．
(Vanilla PythonだとPythonの実行は容易でも
パッケージ管理が面倒．)
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4. Anacondaの利点その2：パッケージの多さ
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5. Anacondaの利点その3：コーディング
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・統合開発環境Spyderの変数エクスプローラ
→変数の値，型，変数名，メモリを管理しながらコーディング
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5. Anacondaの利点その3：コーディング
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・統合開発環境Spyderの静的解析機能 （F8キー）
→PEP 8*に則った記法を習得可能
*:https://pep8-ja.readthedocs.io/ja/latest/
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6. Anacondaの利点その4：容易な高速化
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1. Intel MKL (Math Kernel Library)がNumPyに組み込み済
IntelがIntel製CPU向けに最適化した数学計算用ライブラリ(Anacondaのみ)
2. Numba（Vanilla Pythonはpipでインストール可）
Pythonコードの関数をバイナリにコンパイルして実行するライブラリ
3. Intel Distribution for Pythonをインストール可能
Intelが独自に実装したPython
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6. Anacondaの利点その4：容易な高速化
NumPy:0.03442072868347168s
For:1.0329806804656982s NumPy:0.03291440010070801s
For:0.006979227066040039s
試す価値は充分にアリ！
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「Anacondaはデータサイエンス向き？」
Not only!
（発表者は信号処理の実装でAnacondaを利用）
様々なパッケージに最初から触れられる
アドバンテージは大きい（と思う．）
今からPythonを始める君こそAnaconda!