如何在pycharm环境下进行机器学习配置

当时有一段时间看了机器学习的相关书籍，一下子就喜欢上了。因为大学时学的是统计学，所以对于数据分析还是有点基础，虽然说忘得也差不多了。于是就想着自己通过python手工实践下。但是对于编程完全是外行得我来说，确实走了不少弯路，最初包括python的安装（最初还只是在命令行里敲代码），numpy（科学计算包，由于机器学习大都涉及矩阵运算，此包必备）和可视化画图工具matplotlib包的安装，都是吃尽苦头，差点想放弃了。现在把如何在pycharm环境下进行机器学习配置相关的经验和大家分享，特别是想从事机器学习的小伙伴们。
一、python的安装
（一）进入python的官网，下载安装包
（二）选择合适的版本，2版或3版都可以，注意电脑是32位还是64位，我是64位的于是下了这个
（三）下载python安装包之后，安装即可
二、pycharm安装
（一）下载pycharm安装包，进入网址
（二）下载安装
三、numpy和matplotlib的安装
（一）打开进入pycharm后，一般会自动匹配已经安装的python包，可一通过pycharm主页面内左上角file，再点击settings查看
（二）相关包的安装，还是上面的界面进去，右上角有个加号，点击出现搜索页面，输入要安装的包，如numpy
再点击下方安装即可。
（三）安装过程中如果报错，module ‘pip’ has no attribute ‘main’，解决方案为，打开pycharm安装包文件，找到helpers文件夹，找到packaging-tool文件，打开代码修改为
def do_install(pkgs):
try:
# import pip
try:
from pip._internal import main
except Exception:
from pip import main
except ImportError:
error_no_pip()
return main([‘install’] + pkgs)

def do_uninstall(pkgs):
try:
# import pip
try:
from pip._internal import main
except Exception:
from pip import main
except ImportError:
error_no_pip()
return main([‘uninstall’, ‘-y’] + pkgs)
保存后关闭pycharm，再打开程序即可下载安装包。
在编辑栏内输入import numpy as np,若没有报错，说明安装成功。