• 简易安装python统计包


    PythonCharm简易安装python统计包及

    本文介绍使用pythonCharm IDE 来安装Python统计包或一些packages的简单过程,基本无任何技术难度,顺便提一提笔者在安装过程中遇到的两个小问题。

    ==================================================================================================================

    1.pythonCharm介绍

    对于这款IDE的描述,网上是这么说的,Python IDE & Django IDE for Web developers : JetBrains PyCharm

    个人觉得界面风格各方面挺像Android Studio的,用于开发还是很不错的哦,可以去PythonCharm 的官网下到免费社区版。

    2.使用pythonCharm安装python统计包

    本文以介绍安装python的numpy,matplotlib,和scipy三个统计包为例子,关于他们的详细介绍可以去问度娘哈,或者找文档哈。

    (当然大家完全可以通过下载这些包的安装程序,直接exe也是很方便的...)

    首先启动pythonCharm,然后File>>Setting

    再进入到如下图所示的界面

    右上方可以选择不同版本的python解释器,python 2.x和python 3.x的语法上还是有区别的

    右边的列表就是你已经安装的一些package啦,通过右边绿色的小加号可以很快的搜索安装package哦

    如图

    然而笔者在安装第一个numpy的时候就出现了UnicodeDecodeError,很气人有么有,不就是编码问题嘛,不怕

    笔者在网上的帖子里找到了解决方法,已验证

    =======================================================================

    解决方法:进入到你的Python**/Lib目录下,打开文件mimetype.py,大概在220-250几行

    在default_encoding'=sys.getdefaultencoding()这句的上方加入三行

    if   sys.getdefaultencoding()!='gbk':

    reload(sys)

    sys.setdefaultencoding('gbk')

    就可以完美解决啦(注意python语言的缩进对齐哈),重新执行上述的install操作就可以啦

    =======================================================================

    3.scipy安装问题

    但是笔者在安装scipy包的时候却出现了numpy.distutils.systeminfo.blasnotfounderror,no lapack resource什么的,网上也找了很多帖子,大多是linux下的,在windows下好像又要下好多东西,笔者捣鼓着就放弃了,好吧,我是懒人。

    最后 ,笔者还是采用了老办法,在http://sourceforge.net/projects/scipy/files/里找到了对应自己版本电脑的scipy安装包,下完双击运行了一下就ok 啦!!!

    ps:当已有setuptoos这个package之后,只要设置一下环境变量(不懂自己百度哈),在Path里末尾加上F:PythonCharmpythonScripts(也就是你电脑上Scripts的路径),别忘了加一个:(分号)

    然后就可以打开命令行cmd,输入命令easy_install pip,等安装你想要安装的pip或者其他的包啦,很方便

    4.效果展示

    最后pos一张笔者用python画出来的图,还是很beauty的

    附上代码:

    [python] view plain copy
     
    1. __author__ = 'Administrator'  
    2. import sys  
    3. import numpy as np  
    4. import matplotlib.pyplot as plt  
    5.   
    6. def get_data():  
    7.     # example data  
    8.     mu = 100 # mean of distribution  
    9.     sigma = 15 # standard deviation of distribution  
    10.     x = mu + sigma * np.random.randn(50)  
    11.     return x  
    12.   
    13. def get_scatter_area():  
    14.     # 0 to 30 point radiuses  
    15.     return np.pi * (30 * np.random.rand(50))**2  
    16.   
    17. #you can write your code here  
    18. def draw():  
    19.     #get input data  
    20.     x = get_data()  
    21.     y = get_data()  
    22.     area = get_scatter_area()  
    23.     print 'x is: ' + str(x)  
    24.     print 'y is: ' + str(y)  
    25.     colors = ('b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w')  
    26.     # the scatter chart of the data  
    27.     plt.scatter(x,y,s=area,c=colors,alpha=0.4)  
    28.     #show image  
    29.     plt.show()  
    30.     #plt.savefig(IMG_PATH)  
    31.   
    32. #the code should not be changed  
    33. """if __name__ == '__main__': 
    34.     if len(sys.argv)==1: 
    35.         print 'error' 
    36.     else: 
    37.         #the path of image to show 
    38.         IMG_PATH = sys.argv[1]+'fig.jpg' 
    39.         draw(IMG_PATH)"""  
    40. draw()  
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/6218692.html
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