前言：这只是一个入门级的教程，如果你对机器学习感兴趣，又不习惯于使用陌生的linux桌面环境，又或者只是想看看所谓的机器学习算法究竟长啥样，那么，这篇文章就是非常适合你的了！

开门见山，让我们看一下Python机器学习环境的设置，了解一下会经常用到哪些不同的Python库。

如何安装Python

在做其他事情之前，你需要在你的机器上安装Python。我选择了在window 10系统上安装python3。你可以从官方网站上下载安装包:

https://www.python.org/downloads/

在撰写本文时，Python的最新版本是Python 3.7。安装程序如下所示:

用Anaconda来安装python3

当然使用Anaconda来安装python3是相对简单和快捷的方法，之后所有用的Python包我也会使用Anaconda来安装。

Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda的下载文件比较大（最新版本有630 MB）。你也可以选择安装mini版的Miniconda。

下载Anaconda的链接如下：

https://www.anaconda.com/download/

安装过程如下:

这是最后的选项：

基本上不需要什么额外的设置或者操作。

启动和更新Anaconda

要确认您的Anaconda环境是最新的，请按照下列步骤操作：

1.打开Anaconda的命令行工具Prompt并输入以下内容：

C:\Users\\xxx>conda -v

2.下面的命令告诉您有关Python环境的信息:

python -V

3.然后，更新conda环境，尽量保持是最新的：

conda update conda.....conda update anaconda........

到此，环境的安装就结束了。

安装机器学习所需的Python库

在机器学习方面，有几个Python库几乎总是会被用到。下面给出了使用conda来安装他们的方法。

NumPy

NumPy，一个可以让您处理多维数组和矩阵的Python库。它还提供了多个高级数学函数来对其进行操作。安装方法如下:

conda install numpy

SciPy

SciPy是一个高级的科学计算库。它和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算。安装方法如下：

conda install scipy

Matplotlib

Matplotlib，一个用于绘图的Python库，可以NumPy配合使用。安装如下：

conda install matplotlib

pandas

pandas是一个专门为了解决数据分析任务而创建的Python软件库。可以使用以下命令安装它：

conda install pandas

statsmodels

这是一个用于统计分析的Python包。安装方法如下：

conda install statsmodels

seaborn

这是另外一个用于数据可视化的Python库，基于Matplotlib。它提供了一个高级界面，用于绘制具有吸引力和高信息量的统计图表。您可以使用以下命令安装它：

conda install seaborn

scikit-learn

这是一个基于Python的免费机器学习的算法库。它提供了分类、回归和聚类等机器学习算法。

要找到您正在使用的库的版本号，您可以在Python解释器中运行以下代码:

import scipyscipy.__version__

以上就是全部内容了。至于如何使用这些Python库，你还需要查看相关的文档或学习资料。enjoy it！