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Windows下的安装：

【知道命令行】同时按下Win和r键，在弹出的小窗口输入cmd即可进入命令行。默认的当前目录是C:\User\Qinwt。可通过一系列命令实现打开目录、切换目录等多种命令(可自行百度“Windows 命令行”了解)。

现在，假设你下载并安装好了Python，文件目录为D:\Python

那么如何安装一系列的库呢？

有两种方法：一是去相应网站下载源代码，然后使用如下命令：python setup.py install安装(待会演示)；二是使用pip安装(待会主要是使用这种方法)。

现在，我们使用第一种方法安装pip。在网站https://pypi.python.org/pypi/pip点击Downloads下载pip压缩包，解压后，假设你解压后的文件位于目录D:Python\pip-9.0.1下。然后进入命令行，敲下

D:

进入D盘的主目录。敲下

cd D:\Python\pip-9.0.1

即进入了解压后的的pip目录，该目录下有一个setup.py文件。敲下

python setup.py install

即可完成安装pip。

(在敲下上一行之前，需要把Python的安装目录(在此为D:\Python)放入环境变量中的系统变量的Path中，可自行百度方法。只有加入到了Path中，命令行才会把python当做一个命令去执行)。

至此pip就安装好了。在目录D:\Python\Scripts里面可看到很多pip开头的文件。将此目录加入环境变量的Path中为后续安装做准备。

开始安装：

介绍一个有爱的网站http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs，称之为B。

1.numpy库

进入B网站，找到numpy处的下载区域，注意要选择自己电脑位数和Python版本的numpy。比如我是64位的Windows和Python35，我就选择

numpy‑1.13.1+mkl‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl

下载它咯。然后在命令行进入下载后的目录，敲下

pip install numpy‑1.13.1+mkl‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl

即可(听别人说不能修改文件名，那就复制+粘贴吧)。

numpy库是许多库的依赖库，所以先安装它。

(注：也可直接敲下命令pip install numpy安装numpy库，但是要安装下面的Scipy库就得是numpy(+mlk)的库。

(注：敲下命令pip list可看到已安装的库。在D:\Python\Lib\site-packages也可看到)

(注：好处——numpy提供了具有高效率的数组结构(只知道这么多了~))

2.Scipy库

在B网站下载相应的文件。同1的安装过程。

3.Matplotlib库

命令：

pip install matplotlib

搞定。

(注：绘图库)

4.Pandas库

某本书上说是Python最强大的数据分析和探索工具(还说貌似没有之一)。直接上命令：

pip install pandas

即可。此外，大型数据一般得使用文件输入，默认的Pandas不能读写Excel。可用下面命令获得相应的功能包：

pip install xlrd #读取Excel

pip install xlwt #写入Excel

5.Scikit-learn库

在知乎上看见有人推荐，还是上面那本书说和Pandas结合成为了Python下强大的数据挖掘工具。

直接pip install scikit-learn。

6.Keras库

Keras包含了强大的人工神经网络模型。安装它要提前安装GCC和G++的编译器，安装MinGw即可(我想也要加入环境变量Path)。在安装Keras前先安装Theano库。都是用pip install 安装。

Ubuntu下的安装：

linux系统貌似都内置了python。安装库可通过Linux内置的软件管理器进行安装，譬如安装numpy

使用命令

sudo apt-get install python-numpy

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学习一样东西最烦的就是开发环境的搭建了，因为它很容易就把人一棒槌打死在起跑线上。装这些库的过程比以往装某些软件真是让我欣慰，作为Python+机器学习的一枚小白，在此写下一些基础性的准备工作事项，供各位朋友交流。