windows下安装pip

cd到 C:\Python27\Scripts目录下
执行 easy_install pip
安装完成后，在Scripts目录下生成pip工具

whl文件格式及安装方法
whl是一种压缩文件格式，其中包含py文件和编译后的pyd文件
安装whl包：pip install xxx.whl
更新whl包：pip install -U xxx.whl

注意：安装whl包之前需要先安装wheel工具

安装wheel：pip install wheel

numpy下载链接：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

安装numpy：pip install numpy-xxx-xxx.whl

错误记录：安装时，文件名中出现问号，可能是由于编码问题导致，手动重命名文件后解决

scipy ：SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.

它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等

安装Scipy函数库，SciPy依赖Numpy

下载链接：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

安装Scipy : pip install scipy-xxx-xxx.whl

matplotlib：Python绘图库，可以绘制直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等

安装matplotlib：直接运行 pip install matplotlib

或者下载whl安装包安装

下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

scikit-learn(简称sklearn)：sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotlib库的基础上；支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块

安装：pip install -U scikit-learn

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(3,2,1)
#np.array()的类型是array
x1=np.array([1,2,3,1,5,6,5,5,6,7,8,9,7,9])
x2=np.array([1,3,2,2,8,6,7,6,7,1,2,1,1,3])
#zip()函数，接收的参数是可迭代的对象
#返回的是一个list，list中的元素为元组
#zip(x1,x2)就是将两个数组中按顺序对应的数字组成一个元组
#返回的是 [(1,1),(2,3),(3,2)...]
#此处如果将x1和x2定义为普通的list也可返回相同的list
x=np.array(zip(x1,x2)).reshape(len(x1),2)
#reshape()改变Array的维数，例如
#a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
#b = a.reshape(2,4)  形如：[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]
#c = a.reshape(2,2,2) 将a变成三维数组plt.xlim([0,10])
plt.ylim([0,10])
plt.title('Instances')
plt.scatter(x1,x2)colors=['b','g','r','c','m','y','k','b']
markers=['o','s','D','v','^','p','*','+']clusters=[2,3,4,5,8]
subplot_counter=1
sc_scores=[]
for t in clusters :subplot_counter+=1plt.subplot(3,2,subplot_counter)kmeans_model=KMeans(n_clusters=t).fit(x)for i,l in enumerate(kmeans_model.labels_):plt.plot(x1[i],x2[i],color=colors[l],marker=markers[l],ls='None')plt.xlim([0,10])plt.ylim([0,10])sc_score=silhouette_score(x,kmeans_model.labels_,metric='euclidean')sc_scores.append(sc_score)
#程序运行出错，提示字符出错plt.title('K=%s,silhouette coefficient= %0.03 f' % (t,sc_score))plt.figure()
plt.plot(clusters,sc_scores,'*-')
plt.xlabel('Number of Cluster')
plt.ylabel('Silhouette Coefficient Score')plt.show()