64位Win7搭建Python开发平台（Python3 + Ipython Notebook + Numpy + Scipy + Matplotlib + PyQt4）
Life is short, you need Python!
------ Bruce Eckel(ANSI C++ Comitee member)
Python[1]是一门很难让人拒绝学习的程序设计语言，我喜欢它是因为它能很快给人带来成就感，海量的扩展库几乎可以帮助你立刻完成许多看起来很困难的事情。Python的触角已经深入到学习、工作的各个领域，甚至是在科学计算领域也有不俗的表现，许多古老的fortran程序库(如lapack[2])都被封装成了Python的扩展库，继续散发着活力。
Python是开源的、免费的。开源，往往让我想到跨平台的问题。Linux上的软件要移植到Windows上面，要借助于Cygwin[3]，但其性能不令人满意，后来有了Mingw[4]，可以编译32位的lapack库，配合msys[5]就成了一个mini的linux。但是仅仅32位还是不能让人满意，于是又有了Mingw-w64[6]，就连msys也不甘寂寞，弄出了个msys2[7]，总算完美了，估计治好了不少人的强迫症，但是它的包管理工具pacman着实让我头疼了一番。
64位已然成为主流，Python的开发平台自然也最好是64位的。单纯win64上的Python不是问题，关键在于与之配套的扩展库，如numpy[8]、scipy[9]，官方只提供了win32的安装包，想在64位的Python上使用，只能自己编译咯。这还不是最坏的情况，在Python出来的相当长的一段时间内，这些库实际上只有python2版本的，如果现在你还在用python2，那可以安装一个python(x,y)[10]，最新版基于Python2.7.6，700+MB的安装包包含了用都用不完的扩展库，几乎可以媲美matlab、mathematica等商业软件。
回到编译64位扩展库的问题上，numpy需要64位lapack的库，这个不难办，我用Mingw-w64可以编译出来，其实这个工作早有人做了[11]，也可以直接装个intel mkl[12]，用intel的编译器就可以了，有人在linux上实现了[13]。这三个思路我都尝试了一下，最终发现numpy的说明文件写的太粗糙了，想要顺利编译是不可能的。正当我要放弃时，发现了牛人Christoph Gohlke的工作[14]，这家伙编译了许多windows下python的开源科学计算程序库，而且更新得很及时，几乎都是最新版的。不得不相信一个事实，这个世界上有70亿人，除非你做的工作是领域内最前沿的，否则你遇到的问题，大多都被别人解决过了。所以，拿过来，学习它，继续前进，向最前沿前进。
总而言之，我所需要的东西都有了，下面就是单调的安装、配置过程了。
Python 3.4.1 x86_64:这个无需多言。
numpy、scipy、matplotlib[15]、ipython[16]、pyqt4[17]：直接从[14]下载64位安装包，以及有依赖关系的包，运行安装，程序会自动安装到python的目录下。
这里的IPython实际上属于IDE了，关于IDE，我尝试了ERIC5、Wing IDE、Eclipse+PyDev等，但最喜欢的还是IPython和IDLE。学习基础的Python时，用IDLE；学习科学计算库numpy、scipy、matplotlib时，IPython，尤其IPython Notebook是不二选择。IDLE和IPython在安装完之后就可以直接使用，下面介绍IPython Notebook的配置：
1. 确保IPython可以正常运行：在命令行中输入ipython，显示如下提示：
如果提示缺少依赖库的话，到[14]处下载安装即可。
2. 安装MathJax：Mathjax能够方便地显示数学符号、公式。默认情况IPython Notebook可以使用在线的Mathjax，本地安装是为了方便离线状态下使用。 在IPython中运行以下命令
1from IPython.external.mathjax import install_mathjax2install_mathjax()
3. 生成并修改配置文件：在命令行下运行ipythonprofile create，会在C:/Users/yourname/.ipython/下生成profile_default目录，其中的ipython_notebook_config.py就是要修改的配置文件。增加以下内容
1c.NotebookApp.enable_mathjax =True2c.NotebookApp.notebook_dir ='X://XXX'//notebook启动目录3c.IPKernelApp.pylab ='inline'//生成的图形嵌入到notebook中，也可通过%pylab inline命令在notebook中实现
4. 配置Matplotlib：这里按照其官方文档中的CONFIGURATION GUIDE章节来配置就可以了。我主要关注的是其渲染LaTex的功能，这需要安装texlive[18]或是miktex[19]，以及ghostscript[20]，并将其bin目录添加到系统path环境变量中。这样就可以生成eps图片了，当然，这需要在程序中添加以下说明
1import matplotlibasmpl2mpl.rcParams['text.usetex']=True//启用tex3mpl.rcParams['text.latex.unicode']=True//启用Unicode
当然，这也可以通过修改.../Python34/Lib/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc配置文件来实现。
在实际运行过程中，有可能会遇到无法导出较大的eps图像文件的情况，伴随着某个临时文件处于保护状态的错误提示，我是直接把用户临时文件目录修改到非系统盘目录中来解决的。设置用户环境变量
1TEMP=X:/XX2TMP=X:/XX//X为非系统盘
5. 到此为止，我们可以运行notebook了ipythonnotebook
运行Matplotlib官方主页上的一个例子[21]，给它加入一句输出eps文件的命令，完美运行，如下所示：
我的笔记本屏幕小，只能截这一部分图了。
可以看出，ipythonnotebook的界面与mathematica非常类似，至于功能上，二者会差别多大？这个我不知道，因为我投入python的怀抱了！
本文链接：http://www.cnblogs.com/bourbaki/p/4008883.html
[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)[2] http://www.netlib.org/lapack/[3] http://www.cygwin.com/[4] http://www.mingw.org/[5] http://www.mingw.org/wiki/MSYS/[6] http://mingw-w64.sourceforge.net/[7] http://sourceforge.net/projects/msys2/[8] http://www.numpy.org/[9] http://www.scipy.org/[10] https://code.google.com/p/pythonxy/[11] http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/[12] https://software.intel.com/en-us/forums/intel-math-kernel-library/[13] http://blog.csdn.net/tengh/article/details/7940933[14] http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/[15] http://matplotlib.org/[16] http://ipython.org/[17] http://pyqt.sourceforge.net/Docs/PyQt4/[18] https://www.tug.org/texlive/[19] http://miktex.org/[20] http://www.ghostscript.com/[21] http://matplotlib.org/users/usetex.html#usetex-with-unicode