本オープンハウスではPythonでのプログラミングを行います。
各自にWindowsデスクトップPCを用意し、そのPCでプログラミングをしてもらいます。
開発環境は以下の通りです。
もし、自分のPC等に似たような環境を入れたい場合は下記を参考にしてください。
解析を行うためのPython環境を構築する。また、統合開発環境としてVisual Studio Code (VS Code)をインストールする。
VS Codeの場合は標準ではPythonに対する入力支援機能が無いので以下を参考に拡張機能（Pylance）をインストールする。
Python環境のインストール方法としてはWindowsでは公式インストーラーやPython本体と仮想環境とパッケージ管理ソフトが同梱されたAnacondaからのインストールが考えられる。
個別に環境構築したい場合は以下を参考に公式のPythonインストーラーを使用する事を推奨とする。
Pythonは最新版だとパッケージの対応が間に合っていないことがあるので、今は3.9あたりを入れると良い。
オープンハウス時にMNE stand alone installerという脳波用解析パッケージを用いてPythonや関連のパッケージをインストールしている。
なお、解析では以下のパッケージを使用する可能性がある。 作成するプログラムに応じて変化するので、都度入れれば問題ない。
| パッケージ名 | インストールコマンド |
|---|---|
| numpy | pip install numpy |
| scipy | pip install scipy |
| matplotlib | pip install matplotlib |
| scikit-learn | pip install scikit-learn |
| pandas | pip install pandas |
| mlxtend | pip install mlxtend |
| mne | pip install mne |
| resampy | pip install resampy |
| pylsl | pip install pylsl |
また、以下のようにすると複数のパッケージをインストールできる。
pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn pandas
なお、学校などProxy環境下の場合はプロキシサーバを指定する必要がある。
恒久的な設定もあるが、環境が変わった際に戻す必要があるため、ここでは一回限りの指定法を紹介する。
コマンドの最後に以下の引数を追加する。
--proxy="プロキシサーバアドレス:ポート番号"
例:
pip install numpy --proxy=proxy.hogehoge.ac.jp:8080
チュートリアルなどを参考に、環境の確認を行う。
以下は最低限の動作を確認するためのサンプルコードである。以下の内容をexample.py等の名前で保存して実行すれば「Hello, world!」と表示される。
print("Hello, world!")