[Python]Python与numpy/scipy/matlotlib/scikit-learn的那些事

Scikit learn(sklearn)，是机器学习领域中最经典的 python 模块之一；也是通过python实现数据处理必装的库之一。这篇笔记记录了我与python库们的安装之战，各种路径错误、报错、不兼容问题，折腾了一下午才弄好。

在安装sklearn之前，还需要安装numpy—scipy—matlotlib—scikit-learn，此外还推荐安装pandas+lightGBM的库。

GBDT和RF等都是很经典的算法，XGboost的出现替代了传统算法们，不过微软新推出的开源boosting框架传说非常的好用，所以这次笔记算是作为前提铺垫吧。

首先是

1. 安装前的配置准备

本文的库均采用pip安装，在安装前先确保你的电脑已经安装了pip和wheel（python3.x很多都打包了），如果不清楚自己电脑是否已经安装这些，在命令窗口输入“pip install wheel”，看提示即可。

   

出现Requirement already satified，则配置准备完成。

2. 下载Numpy—Scipy—Matlotlib—Scikit-learn库

安装的方法有很多，经过不断的尝试，给出报错率最低的方案。

首先下载与电脑匹配的库文件：