使用Python做机器学习的准备工作

机器学习的入门书籍《机器学习实战》使用的语言是python。下面介绍利用Python开始“机器学习”的准备工作。（环境：CentOS 7)

1, 两个重要的包

NumPy 和 SciPy。（http://scipy.org/scipylib/download.html ）主要是处理数值运算，矩阵操作等。

注:Sci是Science的缩写。

官网介绍了安装方法，可以手动安装，也可以使用yum。（numpy 和 scipy  在默认的软件源有提供）

需要说明的是，scipy是依赖numpy的，如果你手动安装，要先安装numpy。当然，如果使用yum，它会自动处理依赖关系。

注：可以使用 yum info *** 查看是否在软件源提供该软件。如

2, 2D绘图: Matplotlib

这在yum里面也可以获取，

sudo yum install python-matplotlib

如果以交互的方式使用matplotlib,最好使用ipython.(虽然在python shell下也能执行）

因为绘图是个相对消耗大的操作，python会在所有操作结束后才改变图。而ipython能做到实时改变。你也可以百度matplotlib和matlab的渊源。

3，为了更好的交互，使用 ipython

在centos 7默认的软件源里面是没有ipython。你可以到github上下载最新稳定版的源码，手动安装（解压后 sudo python setup.py install ）。当然，如果你已经安装了pip，就可以直接安装：

<span style="font-size:18px;">sudo pip install ipython</span>

下面，给出一个绘图的例子。

终端输入 ipython

输入 %pylab

输入，

In [2]: x = randn(10000)

In [3]: hist(x,100)

(注:是不是和matlab很像?)

输出，

这是使用python进行“机器学习”最基础的几个软件，随着之后学习深入，我们再具体介绍。