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Python机器学习环境搭建

由于导师的学习小组在学习数据挖掘算法，于是开始真正看Python。不是有句话说得好：人生苦短，快学Python……好了先搁置个人觉得蛋疼无比的Py2的类，先安装上numpy、scipy、matplotlib、scikit-learn吧。

各个库简介：

  • numpy：NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。它将常用的数学函数都进行数组化，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。
  • 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。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。
  • matplotlib：这是类似于Matlab的画图工具一样的一个画图的库。
  • scikit-learn：开源机器学习工具，里面包含了许多机器学习算法。

我就只在Windows下面装了，就介绍下Windows下面的安装。先是各个工具的地址：

这个网站包含了很全的Py扩展，非官方：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

上面四个工具都可以在上面的网址下载，安装whl包方式见下。另外scipy和matplotlib可以在下面的地址下载exe的安装版：

需要注意的是scikit-learn的需求，先看其官网上介绍：

Scikit-learn requires:

  • Python (>= 2.6 or >= 3.3),
  • NumPy (>= 1.6.1),
  • SciPy (>= 0.9).

除此之外还有一个需要注意的地方是，Scikit-learn需要的是numpy MKL版，所以这个需要在第一个地址下，如果装成exe版或者unoptimized版是安装不了Scikit-learn的。

 

安装whl包

whl就是是Python Wheels，是Python的扩展包标准（我觉得这个名字不错啊，就是指别人造的轮子），我们使用pip来安装whl包。

pip在Python 2.7.9 及Py2以后版本和 Python 3.4 及以后版本是默认包含的，很可惜我的事2.7.8还是需要安装……

安装pip

先获取 get-pip.py 文件。执行下面语句

等待安装过程，完成后就可以使用了。

使用pip

下载whl文件，在windows下面执行

如果是Linux 或 OS X，执行

然后继续安装完所有的工具并测试一下。