本文介绍了如何在Linux、Mac OS和Windows系统上搭建Python机器学习环境，包括安装Python，配置环境变量，使用pip安装NumPy、SciPy和Scikit-learn等必备库。同时推荐了Anaconda和Miniconda这两个集成开发环境，它们包含大量预装包并简化环境配置。此外，还提到了文本编辑器和IDE的选择，如PyCharm。
搭建学习环境：
Linux系统和Mac OS一般都自带了Python，在命令行直接输入python即可调用：
可以看到我的Ubuntu是Python3.6版本，建议用与本书一致的Python2.7版本
用pip list查看已安装的包，是否已有NumPy SciPy Scikit-learn三个包。没有则pip install 包名进行安装，可以在包名后指定版本，例如pip install numpy 1.6.2，不指定版本直接默认安装最新版本。
Windows系统以win7为例，可以在Python官网下载https://www.python.org/downloads/
64位的win7选择x86-64的文件，32位的选择x86
下载后的msi安装包双击即可安装
安装后需要配置环境变量，右键我的电脑，点击属性或者通过控制面板进入系统页面，点击高级系统设置_环境变量
选中Path变量，将Python安装位置的bin目录添加
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