机器学习，当前最火的语言就是Python，讨论最多、资料最多、支持库最多的也是Python。当然对程序员来讲，Python的语法是简单的，学习曲线也非常平滑。当你需要使用Python语言时，花两天时间，基本就能比较熟练的使用。
本文并没有任何技术含量，只是以图文的形式，非常直观的展示Python和PyCharm的安装过程。
安装Python
安装Python分为两个部分，首先需要安装Python环境，其次安装Python的开发环境。
本教程中，我们选择Python2.7版。
为什么不是Python最新的第3.6版？
- 由于现有大量的机器学习库及教程，都是使用了Python2.7版本；
- 大量的示例代码也是用Python2.7版本；
- 刚开始学习，把重点放在机器学习库的熟悉和调用上。
安装Python运行环境
下载
启动安装
安装下载的python-2.7.14.amd64.msi文件。
选择安装目录
个性化设置
安装中
安装结束
检查安装结果
使用pip安装需要的包
使用pip安装python包，大部分情况下可以正常安装，但是有些包会依赖其他库，Linux下会自动下载，Windows却无法自动下载那些依赖库（dll文件）。可以参考下面的方法，下载安装专门为Windows提前编译封装好的离线包。
安装完Python运行环境后，还需要安装几个科学计算包。
- numpy
- pandas
- scipy
Python中的pip是个安装包的利器，但是Windows下有时会不好用。
Windows does not have any package manager analogous to that in Linux, so installing one of the scientific Python distributions mentioned above is preferred. However, if that is not an option, Christoph Gohlke provides pre-built Windows installers for many Python packages, including all of the core SciPy stack, which work extremely well.
原因是Windows没有依赖包管理器，在其上使用pip在线安装python的一些科学计算包时，由于依赖包找不到，会报错。例如，安装scipy时会提示MKL找不到。所以，我们需要下载为Windows编译好的离线包。
Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel Library and includes required DLLs in the numpy.core directory.
首先下载numpy-1.13.2+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl，并在命令行中执行pip install d:\download\numpy-1.13.2+mkl-cp27-cp27m-win_amd64.whl来安装带mkl的numpy包。
然后依次安装pandas-0.20.3-cp27-cp27m-win_amd64.whl和scipy-0.19.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl。
安装完成后，在命令行中执行pip list --format=columns，查看安装的包。
安装PyCharm集成开发环境
PyCharm是jetbrains出品的专业Python集成开发环境，使用起来非常顺手。其同时提供专业版和社区版，针对学习而言，社区版就足够好用了。
下载PyCharm
到jetbrains.com下载社区版。
选择下载社区版
安装PyCharm
安装下载的pycharm-community-2017.2.3.exe文件。
启动安装向导
选择安装目录
指定安装选项
创建开始菜单
安装中
安装结束
启动PyCharm
首次启动
接受隐私策略说明
初始配置
创建项目
填写项目信息
新项目，开始工作
运行测试
至此，Python开发环境安装完毕。
重点回顾：
- 安装Python命令行程序；
- 安装numpy，scipy，Windows下安装注意事项；
- 安装pandas；
- 安装PyCharm集成开发环境；
- 配置并新建项目运行测试，检验开发环境是否正常。
