选择镜头，出了看别人的评论外，我觉得最重要的还是看自己的使用习惯，哪个焦段用的最顺手，就选哪个。既然照片都存在硬盘里，为什么不研究一下自己的拍摄习惯呢。于是折腾了一个晚上写了一个读文件夹列表然后提取其中图像文件exif信息并进行统计的小程序。使用到了这个exif提取的库metadata-extractor
总共统计了242张照片，因为主力电脑只有一块64G的SSD，照片大都在另一台电脑上。用google doc做了一个图表：
很明显的是18, 55, 34, 35这四个焦距上拍了很多照片。但其实34,35完全就是一个焦段，有什么办法能把相似的焦段聚合起来么？正好前段时间看到过kmeans这种方法，就试试吧。
kmeans是一种聚类算法，可以将数据分成k个蔟，蔟之间的数据具有相似性，而簇与蔟之间差异较大。我用的是最基础的kmeans，还没有任何优化。先给定k个随机点(焦距)做为种子点。将每张照片分配到与其距离(在这里，就是焦距差的绝对值)最近的种子点的蔟中。分配完后，计算每个蔟的平均数，更新种子点。不断重复这个过程，直到种子点稳定。聚类就完成了。
如果k=3, 起始种子为{23,33,40}的话，
最终结果是：
19 : 18 20 25 24 , sum=78
34 : 34 35 32 33 39 36 42 43 44 27 29 28 30 , sum=115
55 : 55 , sum=49
如果k=4，起始种子为{18,23,33,50}的话，
最终结果是：
18 : 18 20 , sum=66
26 : 25 24 27 29 28 30 , sum=23
35 : 34 35 32 33 39 36 42 43 44 , sum=104
55 : 55 , sum=49
聚合后的图表：
从数据上来说，我还是比较喜欢35mm的焦段，毕竟半幅上使用35mm可以获得标准镜头的视角。做完数据分析，感觉还是挺好的。以后加上时间维度，做二维的聚集，这样可以反映拍摄习惯的演变。如果是google的话应该还可以对图片进行识别和分类吧。这样的话，分析出来的结果可能更有趣。
