Python

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Auf dieser Seite werden ein paar hilfreiche Links zum Einstieg in die Programmiersprache Python und das Spezialgebiet Bildverarbeitung vorgestellt.

Codecademy: https://www.codecademy.com/en/tracks/python
- Lernen der Sprache Python in einem interaktiven freien Online-Kurs, ohne es selber installieren zu müssen
Beispielaufgaben für Python: https://projecteuler.net/
- Hier kann man an einfachen Aufgaben testen, ob man die Grundlagen von Python kann. Hierzu muss man Python lokal installiert haben, siehe nächstes Kapitel.

Installationsumgebung Miniconda: https://conda.io/miniconda.html
- Installationsumgebung für Python. Man kann damit auch sehr gut versschiedene Python-Versionen nebeneinander betreiben
- Keinesfalls für "all users" installieren, nur für "just me", sonst funktioniert das nicht korrekt
- Beispiel: Installation von Python 3.6 mit einigen typischen Paketen
  - Die nachfolgenden conda-Befehle können nur in einer Anaconda-Kommandozeilenumgebung aufgerufen werden. Dazu das Programm "Anaconda-Prompt" starten
  - conda create -n py36 python=3.6
  - conda install -n py36 scipy matplotlib pandas ipython jupyter scikit-learn numpy spyder
  - activate py36
  - Ipython aufrufen mit "jupyter notebook" aus dem cmd Fenster mit der aktivierten Conda Umgebung. Vorher ggf ins anzuzeigende Notebookverzeichnis wechseln.
Die Entwicklungsumgebung Spyder, mit der man Python-Programme schreiben kann, müsste sich nach dem Installationsvorgang als neu installiertes Windows-Programm finden.

Scikit-Image - Ein sehr gutes Bildverarbeitungspaket für Python: https://scikit-image.org/
- Einführung zu Scikit-Image: http://www.scipy-lectures.org/packages/scikit-image/
- Ein sehr gutes Tutorial zu Scikit-Images: https://github.com/scikit-image/skimage-tutorials
  - Siehe insbesondere hier: https://github.com/scikit-image/skimage-tutorials/tree/master/lectures (Hinweis: muss man in Jupyter Notebook ansehen und bearbeiten)

Starten von Ipython/Jupyter Notebook
- Im Anaconda prompt in das Verzeichnis des Notebooks wechseln und dort "jupyter notebook" eingeben.
- Alle Umgebungen in Jupyter verfügbar machen (im base kernel ausführen): conda install nb_conda_kernels
Fragen und Tips bei Stackoverflow
- https://stackoverflow.com/
- Forum zur Diskussion rund um Programieraufgaben, es gibt eigene Tags für python, scikit-image, ...
- Man lernt auch sehr viel, wenn man versucht, sich einen Account anzulegen und selbst Fragen von anderen zu beantworten.