Are you beginning Python? You can select Anaconda!

Are you beginning Python? You can select Anaconda!

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Yuki Fukuda

October 12, 2019
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  1. 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 2019/10/12 1

  2. 自己紹介 2019/10/12 2 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
  3. 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 2019/10/12 3
  4. 1. Anacondaとは 2019/10/12 4

  5. 2. 本家Pythonとの違い 2019/10/12 5 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
  6. 3. Anacondaの利点その1:初心者にも優しいUI 2019/10/12 6 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.)

  7. 4. Anacondaの利点その2:パッケージの多さ 2019/10/12 7

  8. 5. Anacondaの利点その3:コーディング 2019/10/12 8 ・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

  9. 5. Anacondaの利点その3:コーディング 2019/10/12 9 ・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/

  10. 6. Anacondaの利点その4:容易な高速化 2019/10/12 10 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
  11. 2019/10/12 11 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!

  12. 2019/10/12 12 「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!