Numpy、SciPy、MatPlotLib在Python2.7.9下的安裝與配置

前言：

Python安裝完Numpy，SciPy和MatplotLib后，可以成為非常犀利的科研利器。網上關於這三個庫的安裝都寫得非常不錯，但是大部分人遇到的問題並不是如何安裝，而是安裝好后因為配置不當，在使用時總會出現import xxx error之類的錯誤。

一、安裝Python2.7.9

推薦剛入手的朋友直接安裝Python3.4，現在Numpy，SciPy和MatplotLib已經支持Python3.4了，但是不要裝最新版本，因為第三方提供的庫更新沒有那么快。

• Python下載地址：https://www.python.org/downloads/

二、安裝Numpy、SciPy、MatPlotLib

下載Numpy,SciPy,MatplotLib這三個庫的exe，注意，這里用的是exe，因為MatplotLib的使用需要以Numpy的支持，所以最好先裝NumPy再裝MatplotLib。下載地址：

• NumPy: http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.2/
• SciPy: http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.15.1/
• MatPlotLib: http://matplotlib.org/downloads.html

需要注意注意根據自己的系統選擇win32還是win64，並且注意要和Python2.7.9對應，當然如果是安裝的Python3.4就要下載支持3.4的Numpy、SciPy、MatPlotLib。安裝的時候會自動找到Python的安裝路徑，一路Next就行了。默認安裝在\Python27\Lib\site-packages

三、配置Numpy,SciPy,MatplotLib

只安裝這三個模塊還不能實現繪圖的功能，在Python的IDLE中輸入：import matplotlib 會提示錯誤。錯誤原因有三個：

• ImportError: matplotlib requires dateutil
• ImportError: matplotlib requires pyparsing
• No module name six

在解決這三個問題之前，我們先要安裝wheel (不然無法使用pip命令安裝.whl文件)。使用pip命令建議先將pip.exe的路徑添加到環境變量中(安裝完可以再將pip在環境變量中的路徑刪除)，pip安裝在\Python27\Scripts文件夾下。如果沒有配置環境變量，需要cd到\Python27\Scripts文件夾下執行下面那條命令。這時pip會自動在網絡上下載安裝wheel：

python pip.exe install wheel

安裝完wheel之后我們解決那三個問題：

打開這個鏈接：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#six  根據自己的系統和Python版本下載：(可以在網頁上按ctrl + F，輸入six、dateutil、pyparsing查找位置)

• six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl
• python_dateutil-2.4.2-py2.py3-none-any.whl
• pyparsing-2.0.3-py2-none-any.whl

然后將這三個.whl文件拷貝到\Python27\Scripts文件夾下，不拷貝的話需要在安裝時輸入文件所在的絕對路徑，建議先拷貝過來，等安裝完成后再刪除。在cmd下執行：

python pip.exe install six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl

python pip.exe install python_dateutil-2.4.2-py2.py3-none-any.whl

python pip.exe install pyparsing-2.0.3-py2-none-any.whl

這里我們就配置好Numpy,SciPy,MatplotLib，附一段測試代碼：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)

plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
plt.show()