用python做資料分析離不開幾個好的輪子（或稱為科學棧/第三方包等），比如matplotlib，numpy, scipy, pandas, scikit-learn, gensim等，這些包的功能強大，豐富，包括含了繪圖，機器學習，爬蟲，資料分析等等。而開發工具推薦使用pycharm或者jupyter notebook（ipython notebook）。開發起來的樣子是這樣的。
此方法，同時適用於windows和linux（也許mac也行，沒實踐過）。我的環境是ubuntu16.04,64位，python2.7.12,python3.5.1+。不過，這次的記錄安裝方式跟系統關係不大，linux和windows實踐方式相同，只不過，windows使用者開啟cmd後，輸入的命令不帶sudo，也不需要另行安裝pip（windows自帶）
#如果是ubuntu16.04 預設已經安裝了python2和python3
#需要另行安裝pip，python2的pip安裝
sudo apt-get python-pip
#如果安裝python3的pip
sudo apt-get python3-pip
#安裝開發工具jupyter notebook
sudo pip3 install jupyter
特殊需求：
需要python3和python2共存的，請看我另幾篇文章。windows下python多版本共存
注意：ubuntn中，預設的pip 是指python2的，pip3才是python3的，如果安裝python3的輪子，請將pip替換成pip3，反之亦然。
資料分析(為了避免依賴衝突，請按順序安裝)
sudo pip3 install numpy
sudo pip3 install pandas
#安裝matplotlib需要先安裝libpng和freetype
sudo apt-get install libpng-dev
sudo apt-get install libfreetype6-dev
sudo pip3 install matplotlib
sudo pip3 install scipy
#文字處理工具
sudo pip3 install gensim
#機器學習
sudo pip3 install scikit-learn
以此方法安裝，隨著知識領域的擴充套件和經驗的增加，我們會發現更多更有趣的輪子。
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