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。

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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

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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

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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:\PythonCharm\python\Scripts（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：

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