机器学习之Python安装和numpy配置

 最近，开始学习斯坦福大学，吴恩达老师的机器学习课程。感觉很有意思，想深入的学一学，无奈，我还只是一个小白。查了查网上的一些资料，准备从视频加机器学习实战入手，从视频中看懂算法的推导。实践中使用Python进行实现。

 由于本人只是一名纯小白，因此也不太懂到底是Python好还是matlab好，但是据说Matlab和C/C++能做的事，这个Python都可以。而且混合编程也很方便。使用的效率上，我感觉要比matlab快得多。因此，选择Python。

1、首先下载Python，推荐2.7版本。3.x版本的扩展不太多，而且听前辈说不是向下兼容的，因此最好是使用2.x的最高版本2.7

http://www.python.org/getit/下载

2、下载numpy包，这是做矩阵运算需要的科学计算包。刚开始没看清，下载不是.exe格式，要注意下载的多少位、适配哪个版本的Python，我使用的Python2.7，所以下载的是下面这个链接的numpy  

http://sourceforge.net/projects/numpy/?source=typ_redirect  

这个很方便，安装时可以直接识别Python的安装路径。

安装过程截图：

更多版本在这里

http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/

3、安装完成后，进入python shell，通过cmd命令行打开，或者直接通过在python的路径下找到IDE (Python GUI)，创建桌面快捷方式。由于我安装的路径比较长，cmd命令行打开比较麻烦，所以使用的是快捷方式。

4、打开后界面如图所示：

5、简单运行一下

（1）首先需要导入numpy才能进行一些运算，若不导入会出现以下错误：

Traceback(most recent call last):
  File "", line 1,in 
    random.rand(4,4)
NameError:name 'random' is not defined

(2)导入后，运行结果如下:

>>>from numpy import *
>>>random.rand(4,4)
array([[0.91436883,  0.65971241,  0.81519417, 0.29550649],
       [ 0.59599884,  0.77817341, 0.54461688,  0.21541482],
       [ 0.28662369,  0.65694238, 0.65291438,  0.85587147],
       [ 0.9083952 ,  0.71685708, 0.6406972 ,  0.78593035]])
>>> 

OK,以后再需要加入什么库的话，操作类似。今天起，开始玩玩机器学习！