Python环境配置与numpy、scipy安装教程

"这篇文档主要介绍了如何安装Python环境和相关库，特别是numpy和scipy的安装过程，适合初学者和需要在Windows环境下搭建Python科学计算环境的用户。" 在使用`neural_style`等深度学习工具之前，首先要确保拥有一个合适的Python运行环境。Python是一种广泛用于开发各种应用的高级编程语言，特别是在数据分析、机器学习和人工智能领域。在这个过程中，文档推荐安装Python 3.6版本，可以从Python官方网站下载适合自己电脑操作系统的相应版本。在安装过程中，建议选择自定义安装并勾选所有选项，以确保安装所有必要的组件。 安装完成后，需要配置Python和pip的环境变量。Python的环境变量通常是Python安装目录，而pip通常位于Python安装目录下的Scripts子目录中。将这些路径添加到系统的PATH变量中，使得可以在命令行中全局调用Python和pip。 为了安装Python第三方库，有两种方法。第一种是使用Anaconda，这是一个包含许多科学计算库（如numpy、scipy、sklearn和pandas）的集成环境。Anaconda支持Python 2.7和3.x的不同版本，根据需求选择合适的版本下载安装。另一种方法是通过pip逐个安装库，这种方法相对繁琐。 首先，需要安装wheel包，它允许pip处理.whl格式的预编译Python库。在命令行中输入`pip install wheel`，完成后会在Python的Scripts目录下生成`wheel.exe`。接着，需要安装numpy，它是Python进行数值计算的核心库。可以从Gohlke的Python库网站下载与Python版本和操作系统位数匹配的numpy wheel文件，例如对于Python 3.6和64位系统，选择`numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win-amd64.whl`。在下载文件所在目录（通常是Scripts目录）的命令行中，输入`pip install numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win-amd64.whl`进行安装。这里，`numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win-amd64.whl`应替换为实际下载的文件名。 安装numpy带有mkl（Intel的数学核心函数库）的好处是能提高科学计算的性能。接下来，按照相同的方法安装scipy。从Gohlke的Python库网站下载对应的scipy wheel文件，然后在命令行中输入类似`pip install scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl`的命令进行安装。 最后，对于涉及图像处理的任务，可能还需要安装像PIL（Python Imaging Library）或其现代分支Pillow这样的库，它们提供了读取、操作和保存多种图像文件格式的能力。安装Pillow可以使用`pip install pillow`命令。 完成上述步骤后，你就有了一个基础的Python环境，能够支持`neural_style`等工具运行，并进行图像处理和其他科学计算任务。如果还需要进行深度学习，可能还需要安装TensorFlow、PyTorch等框架，它们可以通过pip轻松安装。