Python基础学习笔记（一）环境安装

Python的安装环境很好安装，另外安装了四个线性代数库用来做实验。

1.Windos下Python环境安装

（1）下载安装包安装，链接如下：

https://www.python.org/downloads/可以在该页面上下载相应系统对应的安装包。

我使用的是windows7 64位操作系统，下载版本为python-2.7.9.amd64.msi。下载完成后按照提示进行下一步安装即可。

注：Python2.7和Python3之间的区别见文章:/article/1279517.html

（2）配置环境变量：

命令行：set pat=%path%；D:\Python27(安装的版本为2.7，安装目录为D:\Python2.7)

GUI界面：右击我的电脑-属性-更改设置-高级-环境变量，选择path点击编辑，在最后位置添加；D:\Python2.7。

注：对于path环境变量的设置目的是为了在使用该Python中的命令时，系统会先从path下包含的路径中寻找命令，这时在使用Python命令时就不需要进入其所在的目录。

2.安装机器学习所需要的库。

安装的库主要有以下四个库Numpy、Scipy、Matplotlib，开发包

（1）各个库简介

Numpy：该库是一个用于科学计算的Python基础包。主要涵盖以下几个方面：

- 强大的N维矩阵对象

- 具有复杂功能的函数

- 整合c/c++以及fortran代码的工具

- 线性代数，傅里叶变换以及随机数能力（random number capability 我不知道翻译的对不对）

除此之外，Numpy还可以作为存储多维基本数据的容器，且支持任意的数据类型。这使得Numpy可以与许多数据库无缝高速的对接。

附：tutorial链接地址

SciPy：据官网介绍这个词念【’saipi:】这个词大概包括了四个意思：SciPy Stack一套开源软件生态，开发这套生态的coder，相关的会议以及一个科学计算库，该库提供了大量用于计算的程序（numberical routine）。

附：tutorial链接地址

Matplotlib：一个基于Python的2D绘图库。

附：tutorial链接地址

附：官方例子

Scikit-Learn:基于Python的机器学习工具库，可以用来进行数据挖掘和数据分析。

附：官网链接包括例子和文档

（2）类库的安装方法

库之间的依赖关系Numpy——SciPy——Matplotlib——Scikit-Learn，安装顺序也是如此。

安装指南以及检验例子参考的是EastMount的安装文章，开始前走了很多弯路，发现直接用pip 包名的方式进行安装非常麻烦，总会遇到各种各样的问题，所以最后直接下载编译好的.whl文件用pip *.whl文件的形式进行安装比较省事。主要是注意下载包的版本要和Python的版本以及操作系统版本一致就好。

附：EastMount的文章

附：官方库下载链接