读者朋友,在比较新的版本(Python 2 >=2.7.9 or Python 3 >=3.4)中,pip或者easy_install 扩展包命令已经默认安装(可查看   你的安装目录\python-(你的版本号)\Scripts),不需要额外手动安装,只需把安装命令加入到环境变量即可。

1 以scikit learn 安装为例子

scikit learn 是Python下开源的机器学习包。(安装环境:win7.0 32bit和Python2.7)

方法一:命令行  easy_install  packagesname

在官网 https://pypi.python.org/pypi/setuptools/#windows-simplified

下载名字为 ez_setup.py的文件。

在命令行窗口运行 aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAL8AAAAnCAIAAADRvQ5/AAABLUlEQVR4nO3VXRLDIAhG0ex/VSytb50mCn5EzY+958kxFAGd6bYBAAAAAAAAAAAAL2dmZjY1+bz8uN+oC64mWfj1rNpXWv8dexlWfT2r9tXWvObvuvzricOC+Op+sCnejZJHSeUFp/I312I9Qbx3xHW8U1ODCNZlTts/oJ6EYsHNZsU8Xj3VtGL8pJIu0ux8G/16DutRo7GC0mmQSs/fPE6cp1JPz4iuUNaRrd7rpBozajRBzLnJKk8k+PSPr+fcILzpKFMbNRrxtzOuKtWL8ulQpBLf7Gs6rwjbU35YBh92yrU+4rj+YL49eYL9ar+HTa/f5tzi+N8Ar1+x61ni428u7qwbp5w9KDX/Z70er4L7K3un7Nyy83/W68G78HoAAAAAAAAAAAAAAABW8gHWvQ+94sT6tAAAAABJRU5ErkJggg==" alt="" />,安装后,可在python2.7文件夹下生成Scripts文件夹。把路径D:\Python27\Scripts 添加到环境变量中,即可方便使用easy_install.exe命令了。

  • 理论上应该可以使用 easy_install命令安装matplotlib,numpy。但是由于网速限制,总是出错。所以可以选择下载.exe文件手动安装。
  • scikit-learn需要以下包或者工具:

    • Python (>= 2.6 or >= 3.3),
    • NumPy (>= 1.6.1),
    • SciPy (>= 0.9).

numpy 下载链接

http://download.csdn.net/detail/ivankeiths/1205245

matplotlib下载链接

http://matplotlib.org/downloads.html

在安装matplotlib之前,需要安装两个辅助包,dateutil 和 pyparsing.

可以采用命令 easy_install python_dateutil和easy_install pyparsing安装

后手动安装matplotlib即可

  • 若运行命令import matplotlib.pyplot as plt 出现错误

ImportError: No module named six; 可把路径:

C:\Python27\Lib\site-packages\scipy\lib中的six.py six.pyc six.pyo三个文件拷贝到C:\Python27\Lib\site-packages目录下。

  • 安装SciPy出现如下错误:
I cannot import datetime from a python script, ValueError: numpy.ufunc has the wrong size, try recompiling
 
考虑更换版本。
 

测试如下代码:

 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
Y = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) x, y = np.meshgrid(X, Y)
f = 17 * x ** 2 - 16 * np.abs(x) * y + 17 * y ** 2 - 225 fig = plt.figure()
cs = plt.contour(x, y, f, 0, colors = 'r')
plt.show()

运行后:

方法二:命令行  pip install  packagesname

下载网址https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html

2 Python IDE推荐

windows 推荐安装WinPython

https://winpython.github.io/下载32bit或64bit的IDE. 安装后的界面和RStudio相似。

WinPython 是由 Python(x,y) 的作者开发,功能是比较全的,软件包也比较新,GUI基于PyQt, 不过相对于Python(x,y),它主要是关注便携式安装体验:你可以把它装在u盘里面。windows中可以不再使用Python(x,y)了,改成 WinPython了。现在的版本支持Python2和3,稳定性已有相当的改善.发布的版本也比较全。winpython自带了 spyder作为Python开发环境,安装时会自动安装sypder。关于Python IDE介绍参看:http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8927603

Linux 可考虑安装  Anaconda

https://www.continuum.io/downloads下载32bit或64bit的IDE。

3 Python与R的比较

Python与R不同,Python是一门多功能的语言。数据统计是更多是通过第三方包来实现的。

具体来说,我常用的Python在统计上面的Package有这样一些

1.Numpy与Scipy。这两个包是Python之所以能在数据分析占有一席之地的重要原因。其中Numpy封装了基础的矩阵和向量的操作,而Scipy则在Numpy的基础上提供了更丰富的功能,比如各种统计常用的分布和算法都能迅速的在Scipy中找到。

2.Matplotlib。这个Package主要是用来提供数据可视化的,其功能强大,生成的图标可以达到印刷品质,在各种学术会议里面出镜率不 低。依托于Python,可定制性相对于其他的图形库更高。还有一个优点是提供互动化的数据分析,可以动态的缩放图表,用做adhoc analysis非常合适。

3.Scikit Learn。非常好用的Machine Learning库,适合于用于快速定制原型。封装几乎所有的经典算法(神经网络可能是唯一的例外,不过这个有Pylearn2来补充),易用性极高。

4.Python标准库。这里主要是体现了Python处理字符串的优势,由于Python多功能的属性和对于正则表达式的良好支持,用于处理text是在合适不过的了。

基本上就日常使用就涉及这些。符号运算等等也有Sympy和Theano等强力第三方库来支持。总结,Python在你列举这些里面是综合功能最强大的,但是这些功能分散在第三方库里面,没有得到有机的整合,相应的学习成本会较高。

其它意见

python与R相比速度要快。python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果。Python=R+SQL/Hive

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面(主要用在金融分析与趋势预测)无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用;相比python在这方面贫乏不少。

Python的优势在于其胶水语言的特性,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果,用R几个小时也出不来,8G内存全部占满)。

总的来说Python是一套比较平衡的语言,各方面都可以,而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计,前期的数据收集,数据处理, 数据抽样,数据聚类,以及比较复杂的数据挖掘算法,数据建模等等这些任务,只要是100M以上的数据,R都很难胜任,但是Python却基本胜任。

补充一下:Python有专门的数据分析包Pandas用来完成类似SQL的功能,不过Pandas是会把数据都load到内存里,如果数据太大(2G以上)需要想办法分chunk分析,或者用pytables/pyh5转换为hdf5格式的文件在硬盘上分析。

另外如果是windows环境的话,建议用winpython,上面提到的这些包会自带。当然更丰富的是pythonxy可惜这个只有32位的。

SAS和SPSS是商业数据分析软件,本屌从来没用过。

(完)

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