Add bokeh, umap-learn and in win ale-py

.gitignore

+.build/
 *.atfi
 *.aux
 *.log

anleitung_linux_openai-gym.tex

@@ -57,7 +57,7 @@
 \usepackage[color=blue, author={Christof Kaufmann}]{attachfile2} % load after hyperref to avoid option clash from unicode=true
 
 \title{Installationsanleitung für Python auf Linux}
-\date{Februar 2025}
+\date{März 2025}
 \author{Christof Kaufmann}
 
 % one infinite page, https://tex.stackexchange.com/a/19241/115883
@@ -130,8 +130,8 @@ Wir erstellen nun eine Umgebung namens \lstinline|ml| mit Python 3.10 und den be
                      matplotlib seaborn scikit-learn openpyxl odfpy pyarrow \
                      geopandas descartes pyogrio optuna plotly tqdm spyder \
                      jax-jumpy moviepy shimmy-atari gymnasium-box2d \
-                     ipywidgets notebook lxml fastparquet zstandard \
-                     contextily networkx pyvis netgraph pip
+                     ipywidgets notebook lxml fastparquet zstandard bokeh \
+                     contextily networkx pyvis netgraph pip umap-learn
 \end{lstlisting}
 
 Sie können die Umgebung jederzeit mit \lstinline|mamba activate ml| aktivieren und mit \lstinline|mamba deactivate| deaktivieren. Generell können Sie auch weitere Umgebungen mit \lstinline|mamba create -n <ENVNAME> <PAKETE>| einrichten und diese mit \lstinline|mamba activate <ENVNAME>| aktivieren.

anleitung_windows_openai-gym.tex

@@ -52,7 +52,7 @@
 
 
 \title{Installationsanleitung für Python auf Windows}
-\date{November 2024}
+\date{März 2025}
 \author{Christof Kaufmann}
 
 
@@ -131,17 +131,16 @@ Wir erstellen nun eine Umgebung namens \lstinline|ml| mit Python 3.10 und den be
   mamba create -n ml python=3.10 seaborn plotly matplotlib ipympl ipywidgets ^
                      scikit-learn optuna astunparse git jupyter notebook spyder ^
                      openpyxl odfpy lxml pyarrow fastparquet zstandard mypy pip ^
-                     geopandas "pyogrio<0.8.0" contextily networkx netgraph ^
-                     pyvis jax-jumpy moviepy shimmy-atari gymnasium-box2d gradio
+                     geopandas pyogrio contextily networkx netgraph umap-learn ^
+                     pyvis jax-jumpy moviepy shimmy-atari gymnasium-box2d bokeh ^
 \end{lstlisting}
 Sie können die Umgebung jederzeit mit \lstinline|mamba activate ml| aktivieren und mit \lstinline|mamba deactivate| deaktivieren. Generell können Sie auch weitere Umgebungen mit \lstinline|mamba create -n <MYENVNAME> <PAKETE>| einrichten und diese mit \lstinline|mamba activate <MYENVNAME>| aktivieren.
 
 Anschließend installieren wir noch Pakete mit \lstinline|pip| aus dem PyPI-Repository (bzw.\ von github) in der Umgebung \lstinline|ml|, die es im \lstinline|conda-forge|-Repository nicht gibt. Hierdurch können allerdings Probleme in Ihrer Umgebung entstehen.
 \begin{lstlisting}[gobble=2, basicstyle=\ttfamily\footnotesize]
   #*\color{gray}(base) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*mamba activate ml
-  #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install tensorflow-cpu
+  #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install tensorflow-cpu gradio "ale-py>0.10.1"
   #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install git+https://github.com/hosford42/EMNIST.git
-  #*\color{gray}(ml) C:\textbackslash Users\textbackslash john>*pip install autorom[accept-rom-license]
 \end{lstlisting}