安裝python演算法庫
主要包括用numpy和scipy來處理資料，用matplotlib來實現資料視覺化。為了適應處理大規模資料的需求，python在此基礎上開發了scikit-learn機器學習演算法庫（**： ），同時還提供了深度學習演算法庫theano（**： ），並支援gpu運算。
除此之外，python還提供了大量的常用程式庫，如資料庫apt（mysqldb），gui圖形介面庫（wxpython），高併發協程式（gevent），中文分詞庫（jieba）等外部庫，所有這些庫都可以在下面兩個**查詢到：
演算法庫的安裝命令十分簡單，執行「c：\python64\scripts\pip install 庫名」命令即可。
python演算法庫的安裝順序：numpy->scipy->matplotlib->scikit-learn
anaconda
官網：安裝anaconda，就相當於安裝了python、ipython、整合開發環境spyder、一些包等等。
其實安裝完anaconda後，基本上就把我們常用的部分包安裝好了，但是畢竟只是安裝了一小部分（我們可以去官網檢視安裝了哪些包），還有一部分需要我們自己來安裝。
檢視已經安裝的包我們可以在命令提示符中輸入pip list或者用anaconda自帶的包管理器conda（conda list）。conda和pip的用法基本上一致。但是我們使用conda安裝的時候不僅會安裝當前你要安裝的包還會提示更新其他已經安裝過的包，所以基本上都是直接用pip安裝。
比如： pip install jieba / pip3 install
jieba
importnumpyasnpfromnumpyimport*
importmatplotlib.pyplotasplt
dataset = [[-0.0111,14.1],[-1.222,4.134],[-1.342,4.6789],[-0.7234,6.578],[-1.989,7.1245],[1.892,3.789],[1.453,3.783],[-1.98,2.456]]
datamat = mat(dataset).t #
將資料集轉換為numpy矩陣，並轉置
plt.scatter(datamat[0],datamat[1],c='red',marker='o') #
繪製資料集散點圖
x = np.linspace(-2,2,100) #
產生直線資料集
y=2.8*x+9
plt.plot(x,y) #
繪製直線圖
plt.show() #
顯示繪製後的結果
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