Python 虽然是一门脚本语言，但借助诸如 Numpy、Scipy 等功能强大的 package(包)，如今 Python 在科学计算、机器学习、数据挖掘方面都有较为广泛的应用。本教程介绍如何在 Windows 中安装常用的 Python 机器学习包，包括 NumPy、pandas、SciPy、StatsModels、scikit-learn、matplotlib。
常用的 Python 机器学习包
本教程涉及的 Python 机器学习包（具体的使用可点击链接查阅官方文档，本教程只介绍如何安装）：
NumPy：Python中科学计算的基础包；
pandas：提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具；
SciPy：基于Python，用于数学、科学、工程的软件；
StatsModels：用于探索数据、估计统计模型、统计检验；
scikit-learn：提供经典的机器学习算法用于数据挖掘和数据分析；
matplotlib： 2D绘图库，可绘制高质量的图片。
安装pip
pip 是一个安装和管理 Python 包的工具，若按照教程Python安装与基本使用安装了 Python 2.7.11，则默认已经安装了 pip，在开始菜单中找到“运行”（或者使用键盘快捷键Win + r），输入“cmd”，打开Windows 命令提示符，执行如下命令进行检验：
pip --version
若已经装好了pip，运行结果如下图如下，显示已安装的版本：
若已安装好 pip，则可以跳过该部分剩余内容，开始安装 Python 包。
如果还未安装pip，则按照如下步骤进行安装：
1. 下载安装文件
右键点击链接https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py，选择另存为。如果无法访问，可进入网盘下载: http://pan.baidu.com/s/1c0NL4eW。
2. 进行安装
为方便，我们将上述文件保存在D盘根目录下（即d:\get-pip.py），在cmd中，依次执行如下三条代码：
d:
cd d:\
python get-pip.py
安装成功后如下图所示，提示“Successfully installed pip-xxx”：
如果无法正常安装pip，一般是如下两种情况：
a) 提示“Python不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”
这种情况需要将Python安装目录加入到环境变量中：右键点击“我的电脑”，选择“属性”，找到“系统属性”，点击“高级”面板的“环境变量”，在“系统变量”中找到“Path”变量，双击进行编辑，在最前面加上“c:\Python27\;C:\Python27\Scripts;”，其中“c:\Python27”为Python的安装目录，如下图所示：
添加环境变量后，重新开启cmd，再次执行命令安装pip即可。
b) 提示如下图“Retrying”
这是由于提供pip安装的网站无法访问而导致的，可以多尝试几次，或者下载离线安装包进行安装：pip7.1.2离线安装包下载 | 备用下载
下载解压后，假设放在D盘根目录下（d:\pip-7.1.2），执行如下命令进行安装：
d:
cd d:\get-pip
python setup.py
安装 Python 包
安装好pip后，就可以在 cmd 中使用 pip install package-name 的方式来方便地在线安装 python 包了。例如，我们要安装一个名为 six 的包，只需要在 cmd 中执行如下命令即可：
pip install six
读者实践时，发现在线安装 Numpy、SciPy 等包时会遇到一些问题，可以解决但比较繁琐，因此推荐采用离线安装方式。
Windows 的 Python 离线安装包可在 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 中下载，下载后为 .whl 文件，可使用 pip install 离线安装包文件名 的命令进行安装。由于涉及的离线包比较多，挨个下载比较麻烦，读者可直接下载笔者已整理好的安装包（仅适用于 Python 2.7 版本，下面的32位、64位指的是你所装的 Python 版本）：
- 32位安装包下载：http://pan.baidu.com/s/1eQM4xO2
- 64位安装包下载：http://pan.baidu.com/s/1hqW95ZI
以使用64位安装包为例，下载后解压，假设放置于D盘根目录下（d:\python-machine-learning-package-win-amd64），我们首先安装 Numpy，在 cmd 中执行如下命令进行安装（注意32位的安装命令有所不同，主要是文件名不同）：
d:
cd d:\python-machine-learning-package-win-amd64
pip install numpy-1.9.3+mkl-cp27-none-win_amd64.whl
安装成功的话如下图所示，提示“Successfully installed numpy-1.9.3”：
对于提示"You are using pip version 7.1.2, however version 8.0.3 is available"，可以按照提示升级 pip，也可以选择忽略该信息，并不会影响 Python 包的安装与使用。
安装好 Numpy 后，接着再依次执行如下命令安装其他Python包（需要额外安装一些依赖包，因此要安装的包比较多，此外请注意安装顺序。同时注意32位的安装命令有所不同，主要是文件名不同)。
tab键的补全功能: 在 cmd 中，可以利用 tab 键补全文件名，例如要安装 six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl，只需要先输入 pip install six，再按一下 tab 键，就能自动补全文件名了，省去复制文件名的步骤。
pip install six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl
pip install python_dateutil-2.5.0-py2.py3-none-any.whl
pip install pytz-2015.7-py2.py3-none-any.whl
pip install pandas-0.16.2-cp27-none-win_amd64.whl
pip install patsy-0.4.0-py2.py3-none-any.whl
pip install scipy-0.16.1-cp27-none-win_amd64.whl
pip install statsmodels-0.6.1-cp27-none-win_amd64.whl
pip install scikit_learn-0.16.1-cp27-none-win_amd64.whl
pip install pyparsing-2.0.7-py2.py3-none-any.whl
pip install cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl
pip install matplotlib-1.5.1-cp27-none-win_amd64.whl
至此，就完成了Python中常用机器学习包的安装。
安装其他Python包
前面说到，Windows 的 Python 离线安装包可在 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 中下载，如果要安装其他的包，可以到这里下载。需要注意的一点是依赖问题，如 matplotlib，所需的依赖都有列了出来，需要先安装这些依赖才能安装该 Python 包（其中的 setuptools 在安装 pip 时就有装好了）。
安装Python包可能遇到的问题
在安装机器学习的 Python 包时，可能会遇到的一个问题是，在运行代码时会提示错误 "ValueError: numpy.dtype has the wrong size, try recompiling"，这是因为 Python 包的版本问题，例如安装了较旧版本的 Numpy，但安装了较新版本的 SciPy。
似乎没有很好的解决方法，一般方法是更新 Numpy，或者安装低版本的 SciPy（只是举例），本教程中给出的包虽然不是最新的版本，但笔者自己安装过，可以正常使用。
另外 Python 中一个比较常见的问题是编码问题，若遇到类似“UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode character u'\u6211' in position 0: ordinal not in range(128)”的问题，可以在 Python 的安装目录（默认为C:\Python27）下的 Lib\site-packages 文件夹中新建一个文件sitecustomize.py，添加如下代码并保存：
import sys
sys.setdefaultencoding('gb2312')
切记，该文件会更改 Python 的默认编码，以后出现类似的问题，可尝试将代码中的 gb2312 改为 utf-8 或 ascii ，然后再次尝试。
附录
本教程所提供的离线安装包的文件列表。
32位安装包中包含如下文件：
- matplotlib-1.5.1-cp27-none-win_amd64.whl
- numpy-1.9.3+mkl-cp27-none-win_amd64.whl
- pandas-0.16.2-cp27-none-win_amd64.whl
- scikit_learn-0.16.1-cp27-none-win_amd64.whl
- scipy-0.16.0-cp27-none-win_amd64.whl
- statsmodels-0.6.1-cp27-none-win_amd64.whl
- cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl
- patsy-0.4.0-py2.py3-none-any.whl
- pyparsing-2.0.7-py2.py3-none-any.whl
- python_dateutil-2.5.0-py2.py3-none-any.whl
- pytz-2015.7-py2.py3-none-any.whl
- six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl
64位安装包中包含如下文件：
- matplotlib-1.5.1-cp27-none-win_amd64.whl
- numpy-1.9.3+mkl-cp27-none-win_amd64.whl
- pandas-0.16.2-cp27-none-win_amd64.whl
- scikit_learn-0.16.1-cp27-none-win_amd64.whl
- scipy-0.16.1-cp27-none-win_amd64.whl
- statsmodels-0.6.1-cp27-none-win_amd64.whl
- cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl
- patsy-0.4.0-py2.py3-none-any.whl
- pyparsing-2.0.7-py2.py3-none-any.whl
- python_dateutil-2.5.0-py2.py3-none-any.whl
- pytz-2015.7-py2.py3-none-any.whl
- six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl