Python 演算法庫和IDE的安裝

python演算法庫的安裝：

python演算法庫的安裝順序為：numpy->scipy->matplotlib->scikit-learn

1）開啟命令提示視窗（ctrl+r，輸入cmd）

2）假設python的安裝路徑為：d:\program files\python  那麼在命令提示視窗中輸入d:\program files\python\scripts\pip install庫名

3）上述每個庫安裝完成後，都會提示如下資訊，表示此庫安裝成功

successfully installed ***(庫名)

ide配置及其安裝測試：

1）選擇 「高階」->「使用者工具」->「配置工具」 命令

2）如下圖所示輸入各項引數，然後單擊「應用」按鈕

3）按如下圖所示進行設定，然後單擊「確定」按鈕

這樣ultraedit就配置完成了。下面我們開始編寫一些測試**。

**檔案mytest1.py:

# -*-coding: utf-8 -*-

# filename: mytest1.py
import numpy as np #匯入numpy庫
from numpy import * #匯入numpy庫
import matplotlib.pyplot as plt #匯入matplotlib庫
#測試資料集——二維list
dataset=[[-0.017612,14.053064],[-1.395634,4.662541],[-0.752157,6.538620],[-1.322371,7.152853],[0.423363,11.054677],[0.406704,7.067335],[0.667394
,12.741452],[-2.460150,6.866805],[0.569411,9.548755],[-0.026632,10.427743],[0.850433,6.920334],[1.347183,13.175500],[1.176813
,3.167020],[-1.781871,9.097953]]
datamat=mat(dataset).t #將資料集轉換為numpy矩陣，並轉置
plt.scatter(datamat[0],datamat[1],c='red',marker='o') #繪製資料集散點圖
#繪製直線圖形
x=np.linspace(-2,2,100) #產生直線資料集
#建立線性方程
y=2.8*x+9
plt.plot(x,y) #繪製直線圖
plt.show() #顯示繪製後的結果

這說明主要模組安裝成功

安裝Python演算法庫

安裝python演算法庫 主要包括用numpy和scipy來處理資料，用matplotlib來實現資料視覺化。為了適應處理大規模資料的需求，python在此基礎上開發了scikit learn機器學習演算法庫 同時還提供了深度學習演算法庫theano 並支援gpu運算。除此之外，python還提供了...

Python爬蟲開發系列之一》開發IDE安裝

中國有句古話說 工欲善其事，必先利其器！在我最開始學 python 的時候，因為沒有去探索好用的工具，吃了很多苦頭。磕磕絆絆走過來之後才知道，好的工具給效率帶來的提公升不是從 1 到 1.1 倍速，而是從 1 到 10 倍速。所以說編寫和執行程式之前我們必須要先把開發環境配置好，只有配置好了環境並且...

python利用演算法庫畫出的直線

import numpy as np from numpy import import matplotlib.pyplot as plt 測試資料集 二維 list dataset 0.017612,14.053064 1.395634 4.662541 0.752157 6.538620 1.32...