配置安装Python+安装常用函数库——DAY1_2015_05_20

本系列记录本人机器学习以Python为实现方式的实践过程，希望自己能够踏踏实实完成这个系列，也希望能够与各位切磋交流!

一、安装Python

        下载官网：https://www.python.org/downloads/

问题1：

        Python2以及Python3的选择问题

回答1：

        Python3毫无疑问是最新的而且不断在发展，而Python2已经完结，最终版为Python2.7  

        However, there are some key issues that may require you to use Python 2 rather than Python 3.

•      Firstly, if you're deploying to an environment you don't control, that may impose a specific version, rather than allowing you a free selection from the available versions.
•      Secondly, if you want to use a specific third party package or utility that doesn't yet have a released version that is compatible with Python 3, and porting that package is a non-trivial task, you may choose to use Python 2 in order to retain access to that package.
• Especially popular modules that don't yet support Python 3 include Twisted (for networking and other  applications),gevent (a network library like Twisted, but using micro-threads rather than an explicitly asynchronous style).

              

问题2：

        安装后Python的目录结构

回答2：

        \DLLs    python的动态链接库

        \Doc      python官方文档

        \include  python编译器的C语言头文件源代码

        \Lib        python的标准库（注：\Lib\site-packages    python的拓展库，即第三方库）

        \libs       python的内置库

        \tcl         python默认内置的GUI工具Tkinter

                   关于Tkinter：

                           http://www.cnblogs.com/fuyunbiyi/archive/2012/06/13/2548497.html

       \Tools    python的工具   

       \Scripts   easy_install、pip 等工具位于此处（注：若无安装easy_install 等工具，则没有此文件夹）

二、设置环境变量，以便在cmd上使用

         注意环境变量的分号是英式分号！

三、Python模块的安装

       安装的模块：

       1.基本数学工具库——进行矩阵运算，进行基本的算术处理，元数据处理等：pandas、numpy、scipy

       2.统计算法库——statsmodels：统计建模和计量学库

       3.机器学习库

              通用库——scikit learn：包含了常见机器学习算法的库，简单方便

             机器视觉——SimpleCV：—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。
              自然语言处理——NLTK ：一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序

             中文断词工具——jieba

        4.绘图——matplotlib ：Python的2D绘图库。

        补充：常用的python模块：http://blog.csdn.net/hengcai001/article/details/4166996

        安装方法：该链接总结的很好，我就不重复说明了

             http://blog.163.com/yang_jianli/blog/static/161990006201162152724339/

       建议：

        1. 使用ez_setup.py安装setuptools（http://jingyan.baidu.com/article/b907e627e78fe146e7891c25.html）

        2. 然后easy_install pip安装pip工具

        3. 利用pip方式下载Package （pip install packageName)

问题3：

      Windows下pip安装包出错“Microsoft Visual C++ 9.0 is required  (Unable to find vcvarsall.bat)”

回答3：

     http://www.cnblogs.com/ldm1989/p/4210743.html

问题4：

     Windows下pip安装包出错“fatal error LNK1181: cannot open input file 'xx...xx.obj'”

分析4：

     http://www.cnblogs.com/strive-forever/archive/2011/12/20/2295292.html

回答4：

     当初装python的时候不懂事，路径中的文件夹中有空格——”Python 2.72"，所以导致了这个问题，我只好把Python重装了一遍，据说有空格其实也是可以的，不过需要加上“”——前提当然是我们熟悉源代码的情况下...总之路径不用空格是一种良好的习惯= =。

问题5：

      Windows下pip包安装出错“numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found”

回答5：

       http://stackoverflow.com/questions/30753431/numpy-distutils-system-info-notfounderror-no-lapack-blas-resources-found

       http://jingyan.baidu.com/article/fdffd1f8390029f3e98ca102.html

问题6：

      Python version 2.7 required, which was not found in the registry.

回答6：

      http://blog.csdn.net/zklth/article/details/8117207

四、补充资料 

资料一：

     了解.egg

    （http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/8876658以及http://my.oschina.net/u/89296/blog/42393）

资料二：

     了解MIME TYPE

    （http://www.cnblogs.com/jsean/articles/1610265.html）

资料三：

     径向基核函数RBF

    （http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2103.html）

资料四：

       IPython

     （http://ipython.org/ipython-doc/3/index.html#ipython-documentation）

资料五：

        scikit-learn github

       (https://github.com/scikit-learn/scikit-learn)

资料六：

        scikit-learn官方文档

       (http://scikit-learn.org/stable/documentation.html)

资料七：

        scikit-learn视频教程

        （http://52opencourse.com/552/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%80%E4%B8%AApython%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%8C%85scikit-learn%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E7%9B%B8%E5%85%B3%E8%A7%86%E9%A2%91-tutorial-scikit-learn-machine-learning-in-python）

资料八：

        pip 与 easy_install

        http://52opencourse.com/552/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E4%B8%80%E4%B8%AApython%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%8C%85scikit-learn%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E7%9B%B8%E5%85%B3%E8%A7%86%E9%A2%91-tutorial-scikit-learn-machine-learning-in-python

资料九：

        集成平台

           http://www.cnblogs.com/starimpact/p/3526146.html

资料十：

        Python数据科学资源

           http://blog.csdn.net/xmuecor/article/details/44175855

       https://github.com/jonathan-bower/DataScienceResources

资料十一：

     关于Anaconda

     http://continuum.io/

     http://www.jb51.net/article/51651.htm

     http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8927603