安装python，pyCharm和常用的包

最新推荐文章于 2025-06-22 23:42:14 发布

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分类专栏： python 文章标签： python pycharm 系统安装

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/adfjadsklf/article/details/112979576

python 专栏收录该内容

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本文详细介绍了如何下载和安装Python 3.8.3，包括从官网和百度网盘获取，设置安装路径，并验证安装成功。接着，介绍了PyCharm的下载和安装，以及安装过程中的关键设置。文章还讲解了如何在PyCharm中配置Python解释器和安装numpy、matplotlib、sklearn等常用包。最后，通过编写并运行一个简单的程序来验证包的安装效果。

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python3.8.3下载及安装

在python官网下载相应版本：https://www.python.org/downloads/
在这里插入图片描述
官网下载比较慢，我上传到百度网盘了。版本是3.8.3，64位
链接：https://pan.baidu.com/s/1hevJXfqzNrDO5LMblD1gEw
提取码：zct1
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安装过程

（1）选择自定义安装可以自己设置安装路径，默认是装在c盘
记得勾选add python 3.8 to path，这样就不用自己修改安装环境了。
在这里插入图片描述
（2）选择组件

(3)最后自己选择路径以及install，等几分钟就安装完成

(4)验证安装是否成功
打开系统的命令提示符，输入python，如果没报错，显示相应的版本，就是安装成功

执行第一个python程序

可以直接在命令提示符，进入python，执行。
在这里插入图片描述
也可以打开安装python后自带的IDLE

运行程序的快捷键是ctrl + F5

pyCharm下载及安装

PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。在官网进行下载，社区版是免费的，专业版需要收费https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
在这里插入图片描述
我下载的是2020.3.2版本，链接：https://pan.baidu.com/s/1Ql_p7w8R5p2ZPa09V9fAbw
提取码：maka
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安装过程

直接点击，修改路径，安装便可。
在这里插入图片描述
安装的一些推荐设置

在pyCharm安装常用的包

觉得英文碍眼的，可以先下载个中文的插件，打开pycharm，在插件那里，搜索Chinese，安装，重启后就换成中文版本了。在这里插入图片描述
为pycharm配置python解释器：
自定义->所有设置->python解释器，将你安装的python添加进去

安装常用的包:numpy,matplotlib,sklearn
配置完python解释器后，点击下方的**+**按钮，想要哪个包直接进行搜索，点击安装宝，便会自动安装
在这里插入图片描述

###补充：安装PIL出错
解决：python 现在已经用pillow替代PIL了,因为PIL最多支持的python版本是2.7, 而pillow 版本大于2.1支持python2.6,2.7以及3.x, 我用的是python3.8，所以直接安装Pillow即可

第一个pycharm程序

验证numpy和matplotlib是否安装成功，新建一个项目，输入以下代码，点击run运行

import numpy as np
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
# 测试数据集-二维 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 # 将数据集转换为 numpy矩阵，并转置
plt.scatter([dataMat[0]],[dataMat[1]],c='r',marker='o')  # 绘制数据集散点图
# 绘制直线图形
X = np.linspace(-2,2,100) # 产生直线数据集
# 建立线性方程
Y = 2.8*X+9
plt.plot(X,Y) # 绘制直线图
plt.show() # 显示绘制后的结果

结果如下：
在这里插入图片描述
参考资料：
[1]: http://c.biancheng.net/view/2168.html
[2]: https://www.cnblogs.com/bocaimao/p/13358509.html
[3]: https://blog.youkuaiyun.com/yyq675886993/article/details/74356875