詳しい Python チュートリアルを見つけました。基礎を固めるために見て、学習ノートを取りました。（実際の状況は、私の婚約者が Python を学びたいと言っているということです）。
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これらのチュートリアルを見るだけで、問題を解決するためのコードをすぐに書けるわけではありませんが、これらのチュートリアルの役割は次の 2 つです：
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Python のコードの構造と形式に慣れることで、Python のコードを見るたびに恐怖心がなくなります。少なくとも、見慣れた内容を見ることができます。
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これらのパッケージの一部の内容しか説明していませんが、これらのパッケージは将来、データ処理で最も頻繁に使用されるものです。
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ここでは、2 つの IDE を紹介しますが、どちらが良いかは個人の好みによります。
Pycharm は統合度が高く、デバッグも比較的簡単です。インターフェースのレイアウトを選択できます。公式ウェブサイトから無料版をダウンロードしてインストールできます。
Spyder はシンプルなインターフェースで、Matlab に似ています。デバッグではパラメータを直接表示して変更できます。pip を使用してインストールできます。
sudo pip install spyder
インストールが完了したら、ターミナルに spyder と入力して Enter キーを押します。
Python はスクリプト言語でもありますが、デフォルトの Python シェルはほとんどの要件を満たすことができます。ただし、iPython の使用をお勧めします。iPython はより便利で、自動補完や自動インデントなどの機能があります。これも pip でインストールできます。
sudo pip install ipython
インストールが完了したら、ターミナルで ipython を直接実行します。
以下はいくつかのライブラリの紹介です：
1. 数値計算ライブラリ#
NumPy： 高速な多次元配列処理と豊富な関数ライブラリを提供します。
SciPy： NumPy に基づいて科学計算ツールを追加しました。
2. シンボル計算ライブラリ#
SymPy： 式の導出とシンボル解析をサポートします。
3. インターフェースデザイン#
Traits
4. グラフィックスと可視化#
Chaco： Traits ライブラリと密接に連携して、動的なインタラクティブなグラフィックス機能を作成します。
matplotlib： グラフィックスの高速な描画とさまざまな形式での出力、シンプルな 3D グラフィックス機能があります。
5. 画像処理とコンピュータビジョン#
OpenCV： 説明するまでもありませんね？
これらのパッケージはすべて pip でインストールできます。
私のインストールプロセスで 1 回だけ問題が発生しましたが、swig が見つからないというエラーでした。apt を使用してインストールすることで解決しました。
sudo apt-get install swig
以上、参考：http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/install.html