《机器学习算法原理和编程实践》学习之Numpy-Scipy-Matplotlib-Scikit-Learn库的安装和测试
1.检查安装python的信息
我安装的是python3.6,电脑系统是64位的。
2.下载Numpy-Scipy-Matplotlib-Scikit-Learn这四个库的 .whl 文件
路径:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
根据python版本号和电脑系统的位数下载对应的文件
例如:Numpy下载,
1.13.3 / 1.14.2 是库版本号,cp27 /cp34 / cp36 / cp 37 是python版本号,win32 / winamd64对应操作系统32/64位。
这里下载的是红框标记版本。
3.将下载的这四个 .whl 文件放入python安装目录下的scripts文件夹下。
4.然后将上述文件夹路径加入到系统变量。
把Scripts这个目录拷贝下来,然后“右击计算机-属性-高级系统设置-环境变量-系统变量-path-编辑它”将刚才的路径粘贴进去。
5.找到并以管理员身份运行cmd。
6.安装库(这四个库按照次序进行安装)
dos先进入 .whl 文件所在的目录,输入命令 python -m pip install numpy,回车运行。
显示Numpy安装成功。
显示Scipy安装成功。
显示Matplotlib安装成功。
注意:这里import sklearn不是import scikit_learn。
NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。
SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,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 是一个 Python 的 2D绘图库,可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
Scikit_learn是机器学习工具库。