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今回は技術的な質問ではなく、エンジニアとしての考え方に関する質問となります。

最近、技術の勉強`※1`をしていて、

> 「これで本当に勉強になっているのか？成長速度は遅くないか？」

と自問しております。

この自問の背景には、以下の仮説があります。
> より正しい考え方ができていないと、勉強しても何も身についていないのでは？
延いては、エンジニアのスキルそのものにも大きな影響を及ぼすのでは？

「より正しい考え方ができていないと勉強しても何も身につかない」という仮説`※2`を真とした場合、
その考え方とはどんなものがあるでしょうか？

---

`※1`
技術の勉強というのは具体的に、以下のことをしています。
```
・技術書を読む
・サンプルコードを書いてみる
・オリジナルアプリケーションを作って、実際に動かす
・質問する（御助言下さる方、本当にありがとうございます）
・VMでLinuxを動かす
```

`※2`
一例を挙げますと、

> 2時間勉強に使って、なんとか 「Hello, World!」 を出力できた

とします。

しかし、私の仮説においては、これでは全く勉強になっていません。その理由は、

> 仕組みを理解してこそ勉強であり、なぜ 「Hello, World!」 を出力できたのか、その仕組みの理解に全く時間が割かれていないため

です。

------------追記------------
貴重な御助言を下さいました皆様、ありがとうございます。

この質問に対してベストアンサーを決めることは、技術的な質問に対するそれとは異なり、
本質的な意味を持たないと考えております。
このまま勉強を続け、個人的に一番成長できたと思う考え方をベストアンサーとさせてください。

------------追記2------------
そもそも前提がおかしい、など、是非ご意見を頂きたく思っておりますので、お気軽にご回答ください。

エンジニアとして成長するための考え方

現在Mac及びWin10にてPycharmを用いてプログラミングをしているのですが、
Linux(ubuntu)でプログラミングをした方が良いって意見をよく聴きます。
その理由はなんででしょうか？
windowsは10になってからBashは対応するようになったはずなのでメリットは、どういう動作をしているのか見やすいくらい、勉強になるくらいしか思いつかないのですか他にも理由があればご教授いただけたら幸いです。

Linuxでのpythonプログラミングについて

度々お世話になっております。
scikit-learnのSVMでの分類結果を散布図にしています。
分類境界を可視化したく、下記のようなことをやってみました。

同様のことをされている方のブログ等を参考に、
データの最大/最小値から無数のグリッド状に配置した
データをSVMに再投入して得た分類結果を等高線で描画する可視化を試みました。

SVMにデータを再投入して得たデータを下表のようにデータフレーム化し、
通常の散布図にしたところ、ドットで埋められた分類境界の描画はできました。

|value1|value2|Group|
|:--|:--:|:--:|
|100|200|0
|200|100|0
|200|500|1
|300|800|0

GroupはSVMでの分類結果で数値はダミーです。

これを、ドットの散布図ではなく、等高線またはカラーチャートに
したいと考えております。
（X,Y,Zがそれぞれ、value1,value2,Groupとなる図）

matplotlibのplt.contour(X, Y, Z）等を使うと思うのですが、
下記のようなエラーが発生してしまいます。

TypeError: Input z must be a 2D array.
TypeError: Length of x must be number of columns in z

Zに当たるGroupの扱いが良くないのか、データフレーム化してはいけな
いのか…　
ご教示頂きたく、よろしくお願いいたします。

【Python・matplotlib】クラスタリング結果の分類境界の描画

環境はubuntuです。
Pythonを
```ここに言語を入力
$ nohup python sample.py &
```
と入力して、pythonを実行しました。
けど、ここから実行中のを止めたいのですがどう入力すればいいかわかりません。どうすればいいのかわかりません。

Python実行を止める方法がわからない。

言葉の由来や、その用語の持つ意味、あるいは語源や使われてきた理由などを知りたいです。

わたしは独学プログラミングなので言語や用語の深いところまで分かりません。
なぜこのような用語が使われているのかとか、業界用語的なものはまったくの無知です。

たまに以下のような用語や作法に出会う事があり、なぜこのように表現するのかとか、業界用語の由来的なものを知りたいと思っています。

もしお分かりになる方は、ぜひともご教示お願い致します。
こういう時によく使うとか、こうなんじゃないかなど推測でも構いません。
ぜひよろしくお願いします。
　

---
**1.
● hoge（ほげ）foo（ふー）**
　
　なぜ 「hoge」 や 「foo」 を使うのでしょうか？これは世界共通で使いますか？もし由来なども分かると嬉しいです

---
**2.
● APIを「叩く（たたく）」**

　「たたく」とはどういう意味ですか？なぜ「たたく」と表現するのでしょうか？

---

**3.
●コミットする**

　「コミットする」とは、プログラマーがこの言葉を使う時は、どんな時でしょうか？

---
**4.
●古い言語について「大文字」だけ、または「小文字と大文字の混在」**

　プログラマーの年齢！？によって書き方が違うように思えます。例えば「VALUE、INT、BOOL」など、大文字で書く人、
　あるいは「hInst、bRet」など、変数の頭に小文字を使うのはなぜですか？

---

**5.
●変数を「短く表現する」**

　「Number」→「Num」、「return、result」→「ret」、「function」→「func」

---

**6.
●行間を開けない**

　たまに古いタイプの言語でコメントとコードの行間をぴったり詰めて書いているのを見かけます。これはなぜですか？
　単純に見ずらいとは思うのですが、もしかすると昔はコードが多く詰めて書かざるを得なかったなどがあるのか？？知りたいです。

   （例）
　//コメントコメントコメントコメントコメントコメント
   BOOL InitInstance(HINSTANCE hInst, int nCmdShow)
   //コメントコメントコメントコメントコメントコメントコメント
　LRESULT CALLBACK WndProc(HWND, UINT, WPARAM, LPARAM);


---
**7.
●エンジニア と プログラマーの違い**

　語源からして職能が違うとは思いますが、エンジニアはプログラマーと同義と思っていますがどうでしょうか？
　日本と世界とでは違いはありますか？たとえば地位的な差があったとして、どちらかで呼び間違えた場合、失礼になったりしますか？

---

言葉の由来や、用語の持つ意味を知りたい

Python をはじめたばかりの初心者です。

Python はプログラミング言語として初心者が始めやすく扱いやすいとして紹介されていました。

プログラミング言語を学ぶうえでも、言語の将来性が高いことやgoogleなどにも採用されている等で、実用性が高いということで魅力的であるといわれているようです。ただ、、

自分の中ではいまだ Python の良さがいまいちわかりません。以下が理由です。
---

（よくあるPythonの紹介）
- Python は対話的にプログラミングができるからいい。
→プログラミングって対話的にやってる人いなくない？？ 

- Python は、いろいろ使えるしライブラリーが豊富、海外でもユーザーが多い。
→ライブラリの使い方がわからない。海外にユーザー多くても英語で読めないので結果使えない。そもそもAPIの説明書を見てもよくわからない。

- Python は、インストールも簡単だから初心者もOK、Linuxを使ってるひとならコマンドで...
→そもそも初心者ってLinux 使ってるのか？ コマンドって黒い画面（コマンドプロンプト）から初心者はやらなくない？？

- Python でTweepyを使うなら、pip から簡単に...
→pip ってなに？

--
わたしがいま直面しているのがこのようなところです。結局pythonをいじり始めて、参考書片手に基礎を進めていますが、いまいち広がりが感じられず、そもそもpythonって初心者に優しいのかが疑問になってきました。紹介されているコードも結構動かなかったりしてるので、何が正しいのかもわからず頓挫しています。


Pythonの良さや、わかりやすい参考書、あるいは初心者がPythonを使いこなせるようになるためにいいサイトなどがあればご教示いただけますでしょうか？

Python の良さを知りたい

Atomでjavaのプログラムをコンパイル・実行しようとしたのですが、
結果が文字化けしてしまいます。
実行したとき、以下のような表記が出ます。
```
'cmd' �́A�����R�}���h�܂��͊O���R�}���h�A
�����\�ȃv���O�����܂��̓o�b�` �t�@�C���Ƃ��ĔF�������Ă��܂����B
[Finished in 0.148s]
```
###該当のソースコード

```
public class HelloWorld{
  public static void main(String[] args){
    System.out.println("Hello World!");
  }
}
```

###試したこと
init,coffeeの中に以下の文章をきちんと入れております。
```
process.env.JAVA_TOOL_OPTIONS = '-Dfile.encoding=UTF-8'
```

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Atomは完全削除し再インストールしたばかりなので、最新です。
また、コマンドプロンプトでのコンパイル・実行はうまく行っております。
ですので、ソースコードには問題はなく、Javaもきちんとインストールしています。
該当のソースコードはUTF-8で創られています。

また、きちんとscriptのパッケージをインストール済みです。

気になるのは、実行した後、ファイル名であるHelloWorld.java の隣に黄色い三角に
黒でビックリマークの表示がある点です。

どなたかアドバイスをください。
よろしくお願いいたします。

Atomのスクリプトでjavaのプログラムを実行しようとするとメッセージが文字化けする。

###前提・実現したいこと
Atomでjavaのコードを実行したいです。
windows8.1です。


###発生している問題・エラーメッセージ
scriptを使って実行しているのですが、

```
Java - Hello.java:6
'cmd' �́A���R�}���h�܂��͊O���R�}���h�A
����\�ȃv���O�����܂��̓o�b�` �t�@�C���Ƃ��ĔF������Ă��܂���B
[Finished in 0.145s]
```
上記のように文字化けします。


###試したこと
設定で文字コードを
UTF-8
init.coffeeで
process.env.JAVA_TOOL_OPTIONS 
= '-Dfile.encoding=UTF-8'
としました。

Atomでscriptの文字化け

テストデータの３割を使うようにしたいです。
現在、犬の鳴き声と猫の鳴き声を分類するシステムを作っています。
```ここに言語を入力
# coding:utf-8
from sklearn import svm, cross_validation
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
import sys
from mfcc import *
import glob
import csv
import random
import numpy as np
import os
from sklearn.model_selection import train_test_split

if __name__ == "__main__":
        train_label = np.array([])
        test_label = np.array([])

        nfft = 2048  # FFTのサンプル数
        nceps = 12  # MFCCの次元数
        train_data = np.empty((0, 12), float)
        test_data = np.empty((0, 12), float)

        basedir = '/sound_animal/sounds'
        files = glob.glob(os.path.join(basedir, '*.wav'))
        for file_name in files:
                feature = get_feature(file_name, nfft, nceps)
                if len(train_data) == 0:
                    train_data = feature
                else:
                    train_data = np.vstack((train_data, feature))
                train_label = np.append(train_label,file_name)

                pattern = r"dog"
                file = os.path.basename(file_name)
                match = re.match(pattern, file)
                if match:
                    train_label = np.append(train_label, 0)
                else:
                    train_label = np.append(train_label, 1)


                if len(test_data) == 0:
                    test_data = feature
                else:
                    test_data = np.vstack((test_data, feature))

                if match:
                   test_label = np.append(test_label,0)
                else:
                   test_label = np.append(test_label,1)

        feature_train_data = np.hstack((train_label.reshape(len(train_label), 1), train_data))
        feature_test_data = np.hstack((test_label.reshape(len(test_label), 1), test_data))

        with open("feature_data/train_data.txt", "w") as f:
           writer = csv.writer(f)
           writer.writerows(feature_train_data)
        with open("feature_data/test_data.txt", "w") as f:
           writer = csv.writer(f)
           writer.writerows(feature_train_data)

        clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(train_data, train_label)
        score = clf.score(test_data, test_label)

        print(score)
```
とコードを書きました。今/sound_animal/soundsの中には犬の音声と猫の音声の２種類があります。犬の音声はdog0.wav・dog1.wav・・・などdogで始まるもので、猫の音声はcat0.wav・cat1.wav・・・で始まります。
```ここに言語を入力
pattern = r"dog"
file = os.path.basename(file_name)
match = re.match(pattern, file)
if match:
   train_label = np.append(train_label, 0)
else:
   train_label = np.append(train_label, 1)
```
と書いたところなどで犬の鳴き声の音声（dog.wav）で始まるものにはラベル０を、その他のものにはラベル１をつけています。
しかし
```ここに言語を入力
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(train_data, train_label)
score = clf.score(test_data, test_label)
```
の部分で、今全ての学習データを学習させ、全てのテストデータでテストしてしまっています。
私は学習ラベルを付与されたデータの７割を使って学習させ、テストラベルを付与されたデータの３割を使ってテストさせたいと考えています。ただ、今回上記のif文で学習データとテストデータを分けてしまっているのでどのようにそのデータをさらに７割や３割に分割して分ければいいのかわかりません。どのようにコードを書けば良いのでしょうか？