Python3.6.1安装指南：numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib与ipython

"这篇教程详细介绍了在Python 3.6.1环境下如何安装科学计算相关的库，包括numpy、scipy、scikit-learn、matplotlib以及Basemap和ipython。" 在Python编程中，特别是对于数据科学和机器学习领域，一些核心的库如numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等是非常重要的。以下将分别介绍这些库的安装过程。 1. **numpy**: Numpy是Python中用于处理数组操作的基础库，提供了高效的多维数组对象以及一些数学函数库。在Python 3.6.1中安装numpy，需要访问网址`http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/`，找到对应版本的numpywhl文件（例如：`numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl`），下载后通过`pip`命令安装，例如`pip install C:\Users\zm\Desktop\numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl`。安装成功后，可以通过编写简单的代码来验证安装是否正常，如创建和操作数组，检查其属性等。 2. **scipy**: Scipy是建立在numpy之上的高级科学计算库，提供了更多的数学、统计和优化工具，如傅里叶变换、信号处理、线性代数等。安装scipy步骤类似，同样需要在上述网址下载匹配的whl文件（例如：`scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl`），然后使用`pip`命令进行安装。安装完成后，可以编写测试代码验证scipy是否可用，例如使用傅里叶变换功能。 3. **scikit-learn**: Scikit-learn是Python中用于机器学习的主要库，提供了各种监督和无监督学习算法，如分类、回归、聚类等。安装scikit-learn，同样需前往官方或其他可信源获取whl文件，然后使用`pip`安装。安装完成后，可以编写简单的机器学习模型，如线性回归或逻辑回归，来测试其工作状态。 4. **matplotlib**: Matplotlib是Python的绘图库，支持生成各种静态、动态甚至交互式的图表。安装matplotlib可以通过`pip install matplotlib`命令完成。测试安装是否成功，可以绘制基本的图表，如折线图、散点图或直方图。 5. **Basemap**: Basemap是matplotlib的一个扩展，用于地图制图。安装Basemap需要先安装matplotlib，然后通过`conda install basemap`或`pip install basemap`进行安装（取决于你的环境）。安装完成后，可以尝试绘制地理坐标系的地图来验证安装。 6. **ipython**: Ipython是一个增强的交互式Python shell，提供更好的代码提示和调试功能。安装ipython使用`pip install ipython`命令。测试安装时，启动ipython会话，查看其增强的功能和交互体验。 以上就是在Python 3.6.1环境中安装这些关键科学计算库的步骤。确保每个库都正确安装并能够正常运行，对于进行数据分析、科学计算以及机器学习项目至关重要。在实际操作过程中，可能会遇到依赖冲突或其他问题，解决这些问题通常需要检查Python环境、更新pip或者使用虚拟环境来隔离不同的项目依赖。