使用python學習【機器學習】需要安裝的庫~

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Windows下的安裝：
【知道命令行】同時按下Win和r鍵，在彈出的小窗口輸入cmd即可進入命令行。默認的當前目錄是C:\User\Qinwt。可通過一系列命令實現打開目錄、切換目錄等多種命令（可自行百度“Windows 命令行”了解）。
現在，假設你下載並安裝好了Python，文件目錄為D:\Python
那么如何安裝一系列的庫呢？
有兩種方法：一是去相應網站下載源代碼，然后使用如下命令：python setup.py install安裝（待會演示）；二是使用pip安裝（待會主要是使用這種方法）。
現在，我們使用第一種方法安裝pip。在網站https://pypi.python.org/pypi/pip點擊Downloads下載pip壓縮包，解壓后，假設你解壓后的文件位於目錄D:Python\pip-9.0.1下。然后進入命令行，敲下
D:
進入D盤的主目錄。敲下
cd D:\Python\pip-9.0.1
即進入了解壓后的的pip目錄，該目錄下有一個setup.py文件。敲下
python setup.py install
即可完成安裝pip。
（在敲下上一行之前，需要把Python的安裝目錄（在此為D:\Python）放入環境變量中的系統變量的Path中，可自行百度方法。只有加入到了Path中，命令行才會把python當做一個命令去執行）。
至此pip就安裝好了。在目錄D:\Python\Scripts里面可看到很多pip開頭的文件。將此目錄加入環境變量的Path中為后續安裝做准備。
開始安裝：
介紹一個有愛的網站http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs，稱之為B。
1.numpy庫
進入B網站，找到numpy處的下載區域，注意要選擇自己電腦位數和Python版本的numpy。比如我是64位的Windows和Python35，我就選擇
numpy‑1.13.1+mkl‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
下載它咯。然后在命令行進入下載后的目錄，敲下
pip install numpy‑1.13.1+mkl‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl
即可（聽別人說不能修改文件名，那就復制+粘貼吧）。
numpy庫是許多庫的依賴庫，所以先安裝它。
（注：也可直接敲下命令pip install numpy安裝numpy庫，但是要安裝下面的Scipy庫就得是numpy(+mlk）的庫。
（注：敲下命令pip list可看到已安裝的庫。在D:\Python\Lib\site-packages也可看到）
（注：好處——numpy提供了具有高效率的數組結構（只知道這么多了~））
2.Scipy庫
在B網站下載相應的文件。同1的安裝過程。
3.Matplotlib庫
命令：
pip install matplotlib
搞定。
（注：繪圖庫）
4.Pandas庫
某本書上說是Python最強大的數據分析和探索工具（還說貌似沒有之一）。直接上命令：
pip install pandas
即可。此外，大型數據一般得使用文件輸入，默認的Pandas不能讀寫Excel。可用下面命令獲得相應的功能包：
pip install xlrd #讀取Excel
pip install xlwt #寫入Excel
5.Scikit-learn庫
在知乎上看見有人推薦，還是上面那本書說和Pandas結合成為了Python下強大的數據挖掘工具。
直接pip install scikit-learn。
6.Keras庫
Keras包含了強大的人工神經網絡模型。安裝它要提前安裝GCC和G++的編譯器，安裝MinGw即可（我想也要加入環境變量Path）。在安裝Keras前先安裝Theano庫。都是用pip install <名字>安裝。


Ubuntu下的安裝：
linux系統貌似都內置了python。安裝庫可通過Linux內置的軟件管理器進行安裝，譬如安裝numpy
使用命令
sudo apt-get install python-numpy
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學習一樣東西最煩的就是開發環境的搭建了，因為它很容易就把人一棒槌打死在起跑線上。裝這些庫的過程比以往裝某些軟件真是讓我欣慰，作為Python+機器學習的一枚小白，在此寫下一些基礎性的准備工作事項，供各位朋友交流。