windows下 Python 安装包的配置

本文详细介绍了如何在Windows环境下安装Python2.7.8,包括添加环境变量、下载并安装setuptools、pip等关键步骤,并指导如何安装常用包distribute、nose、virtualenv,适合初学者快速上手。

1、下载安装 Python
python-2.7.8.msi  
如下载 Python 2.7.8,安装目录为 C:\Python27

2、添加环境变量
path = C:\Python27
此步骤可实现在命令行下,不用进入 Python 目录即可执行 python.exe
注:设置环境变量需要重启  Windows下配置环境变量和需不需要重启问题

3、下载 setuptools

注意对应 Python 的版本,完成后运行 exe 即可完成安装

setuptools-0.6c11.win32-py2.7.exe

4、下载 pip
pip-1.0.2.tar.gz

5、安装 pip
    5.1 解压 pip-1.0.2.tar.gz
    5.2 运行CMD,进入命令行
    5.3 用CD命令进入 pip 解压目录
    5.4 输入 "python setup.py install"
    5.5 添加环境变量 path = C:\Python27\Scripts

6、安装distribute, nose, virtualenv
进入命令行,输入 "pip install package",package为安装包名称。

我喜欢一无所有,这样就只能一步一步的创造世界...

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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