python 安装sklearn1
### Python 安装 sklearn 教程 #### 一、安装 Python 2.7 并配置环境变量 在开始安装 `sklearn` 之前,首先需要确保已经安装了 Python 2.7 版本,并且正确配置了环境变量。具体步骤如下: 1. **下载与安装**:访问 Python 的官方网站(https://www.python.org/downloads/release/python-276/),下载 Python 2.7.6 的安装程序。完成下载后,双击运行安装程序并按照提示完成安装。 2. **配置环境变量**: - 打开系统“控制面板”,找到“系统”选项中的“高级系统设置”; - 点击“环境变量”按钮; - 在“系统变量”中找到“Path”变量,点击“编辑”; - 添加 Python 的安装路径(例如 `D:\Python27`)和 Scripts 文件夹路径(例如 `D:\Python27\Scripts`)到 Path 变量中,注意路径之间用分号(;)隔开。 #### 二、创建 Scripts 文件夹并安装 Setuptools 有些 Python 版本在安装完成后,安装目录下可能不会自动生成 Scripts 文件夹。此时需要手动创建 Scripts 文件夹,并将 Setuptools 相关文件复制进去。步骤如下: 1. **创建 Scripts 文件夹**:在 Python 的安装目录下(例如 `D:\Python27`),新建一个名为 Scripts 的文件夹。 2. **复制 Setuptools 文件**:从 pypa-setuptools 包中(如果已下载该包),将其中的所有文件复制到新创建的 Scripts 文件夹内。如果没有这个包,可以从 Python 的官方网站或 PyPI 下载。 3. **安装 Setuptools**:打开命令提示符(cmd),切换到 Scripts 文件夹所在的目录(例如 `D:\Python27\Scripts`),执行 `python setup.py install` 来安装 Setuptools。 #### 三、安装 Pip Pip 是 Python 包管理工具,用于安装和管理 Python 库。安装步骤如下: 1. **下载 Pip**:访问 https://pypi.python.org/pypi/pip 下载最新版本的 Pip 包(例如 pip-9.0.1.tar.gz)。 2. **安装 Pip**:解压下载的 Pip 包,然后在命令提示符中切换到解压后的目录,执行 `python setup.py install` 来安装 Pip。 3. **验证 Pip 是否安装成功**:在命令提示符中输入 `pip --version`,如果能看到 Pip 的版本号,则表示安装成功。 #### 四、安装 Numpy Numpy 是 Python 中重要的科学计算库之一,提供高性能的多维数组对象以及对其进行操作的函数。 1. **安装 Numpy**:在命令提示符中执行 `pip install numpy`,Pip 会自动下载并安装最新的 Numpy 包。 2. **手动安装特定版本**:如果需要安装特定版本的 Numpy,可以先从 PyPI 下载对应版本的 whl 文件(例如 numpy-1.13.1-cp27-cp27m-win32.whl),然后将其放到 Scripts 文件夹下,再通过命令 `pip install numpy-1.13.1-cp27-cp27m-win32.whl` 进行安装。 #### 五、安装 Scipy Scipy 是基于 Numpy 构建的一个开源软件包,提供了大量的数学算法及方便的使用方法。 1. **安装 Scipy**:在命令提示符中执行 `pip install scipy`,Pip 会自动下载并安装最新的 Scipy 包。 2. **手动安装特定版本**:如果需要安装特定版本的 Scipy,可以先从 PyPI 下载对应版本的源码包(例如 scipy-0.19.1.tar.gz),然后将其放到 Scripts 文件夹下,再通过命令 `pip install scipy-0.19.1.tar.gz` 进行安装。 #### 六、安装 Scikit-Learn (sklearn) Scikit-Learn 是一个免费的机器学习库,建立在 Numpy 和 Scipy 上面,提供了简单的 API 接口来处理数据挖掘和数据分析任务。 1. **安装 Scikit-Learn**:在命令提示符中执行 `pip install -U scikit-learn`,即可安装 Scikit-Learn。 #### 七、总结 以上是关于如何在 Python 2.7 环境下安装 Scikit-Learn 的详细步骤。需要注意的是,随着 Python 社区的发展,建议使用 Python 3.x 版本进行开发,因为 Python 2.x 已经停止维护和支持。此外,对于依赖于 Numpy 和 Scipy 的库如 Scikit-Learn,建议通过虚拟环境和 Pip 的方式来管理和安装,以避免不同项目之间的依赖冲突问题。