机器学习快人一步：Python环境准备

作者: 光行天下 | 来源:发表于2017-10-23 15:00 被阅读74次

机器学习，当前最火的语言就是Python，讨论最多、资料最多、支持库最多的也是Python。当然对程序员来讲，Python的语法是简单的，学习曲线也非常平滑。当你需要使用Python语言时，花两天时间，基本就能比较熟练的使用。

本文并没有任何技术含量，只是以图文的形式，非常直观的展示Python和PyCharm的安装过程。

安装Python

安装Python分为两个部分，首先需要安装Python环境，其次安装Python的开发环境。

本教程中，我们选择Python2.7版。

为什么不是Python最新的第3.6版？

由于现有大量的机器学习库及教程，都是使用了Python2.7版本；

大量的示例代码也是用Python2.7版本；

刚开始学习，把重点放在机器学习库的熟悉和调用上。

安装Python运行环境

下载

下载Python

下载Python2.7

启动安装

安装下载的python-2.7.14.amd64.msi文件。

启动安装向导

选择安装目录

个性化设置

安装中

安装结束

检查安装结果

使用pip安装需要的包

pip安装包

使用pip安装python包，大部分情况下可以正常安装，但是有些包会依赖其他库，Linux下会自动下载，Windows却无法自动下载那些依赖库（dll文件）。可以参考下面的方法，下载安装专门为Windows提前编译封装好的离线包。

安装完Python运行环境后，还需要安装几个科学计算包。

numpy
pandas
scipy

Python中的pip是个安装包的利器，但是Windows下有时会不好用。

Windows does not have any package manager analogous to that in Linux, so installing one of the scientific Python distributions mentioned above is preferred. However, if that is not an option, Christoph Gohlke provides pre-built Windows installers for many Python packages, including all of the core SciPy stack, which work extremely well.

原因是Windows没有依赖包管理器，在其上使用pip在线安装python的一些科学计算包时，由于依赖包找不到，会报错。例如，安装scipy时会提示MKL找不到。所以，我们需要下载为Windows编译好的离线包。