Are you beginning Python? You can select Anaconda!

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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!