Python 虽然是一门脚本语言，但借助诸如 Numpy、Scipy 等功能强大的 package(包)，如今 Python 在科学计算、机器学习、数据挖掘方面都有较为广泛的应用。本教程介绍如何在 Ubuntu/CentOS 中安装常用的 Python 机器学习包，包括 NumPy、pandas、SciPy、StatsModels、scikit-learn、matplotlib。

常用的 Python 机器学习包

本教程涉及的 Python 机器学习包（具体的使用可点击链接查阅官方文档，本教程只介绍如何安装）：

NumPy：Python中科学计算的基础包；
pandas：提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具；
SciPy：基于Python，用于数学、科学、工程的软件；
StatsModels：用于探索数据、估计统计模型、统计检验；
scikit-learn：提供经典的机器学习算法用于数据挖掘和数据分析；
matplotlib： 2D绘图库，可绘制高质量的图片。

安装pip

pip 是一个安装和管理 Python 包的工具，虽然 Linux 系统一般都自带 Python，但没有自带 pip，需要自行安装。

打开终端，执行如下命令进行安装：

1. wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
2. sudo python get-pip.py

运行结果如下图所示：

下载安装脚本

成功安装pip

如果无法安装成功，可下载离线安装包进行安装：pip7.1.2离线安装包下载 | 备用下载

下载后解压，假设位于 ~/下载/pip.7.1.2 中，则执行如下命令进行安装：

1. cd ~/下载/pip7.1.2
2. sudo python setup.py

安装完成后，执行如下命令检验是否安装成功：

1. pip --version

若成功安装，则会显示pip的版本信息：

检验pip是否安装成功

安装 Python 包

安装好pip后，可在终端中方便地使用 pip install package-name 的方式来方便地在线安装 python 包了。

以安装 Numpy 为例，在终端中执行如下命令：

1. pip install numpy

安装成功如下图所示，提示“Successfully installed numpy-xxx”：

成功安装Numpy

在安装 Numpy 过程中可能会遇到的问题：

1. 提示“SystemError: Cannot compile ‘Python.h’”的错误，如下图所示：

错误1

则需要先执行如下命令安装 Python-dev（CentOS系统对应的命令为：sudo yum install python-devel）：

1. sudo apt-get install python-dev

安装Python-dev后再次执行pip install numpy进行安装即可。

2. 出现“Permission denied”的错误，如下图所示：

错误2

可以在命令前加上 sudo，即 sudo pip install numpy。

其他 Python 包的安装过程与 Numpy 类似，在终端中依次执行如下命令（注意安装顺序，其中有几个包的安装时间会比较长）：

1. pip install pandas
2. pip install patsy
3. pip install scipy
4. pip install statsmodels
5. pip install scikit-learn
6. pip install matplotlib

安装过程中可能会遇到的问题：

1. 提示“error: command ‘x86_64-linux-gnu-gcc’ failed”的错误，如下图所示：

错误1

则需要执行如下命令安装g++（CentOS系统对应的命令为：sudo yum install gcc-c++）：

1. sudo apt-get install g++

2. 提示“no lapack/blas resources found”的错误，如下图所示：

错误2

则需要执行如下命令安装lapack/blas（CentOS系统对应的命令为：sudo yum install lapack lapack-devel blas blas-devel）：

1. sudo apt-get install gfortran libopenblas-dev liblapack-dev

至此，就完成了 Python 中常用机器学习包的安装。