Python的機器學習Scikit-learn套件安裝紀錄

沒想到用Python練機器學習要裝一堆套件，這裡把過程做個紀錄。
而作業系統是Mac OS Sierra10.12.4

因之前已安裝好Python了，就不另外寫Python安裝過程，目前我Python版本3.6.0
接下來要安裝的可能有以下：
NumPy
SciPy

Matplotlib

Scikit-learn

應該會按順序安裝

在這之前要注意一點
就是如果你要把這些套件裝在mac內建的Python2.7那下面有些指令的pip3要改成pip
如果你自己有另外裝Python3，像我有自己裝Python3.6.0，pip就要改成pip3，表示我要裝在Python3裡面
簡單說
pip表示mac系統內建的python
pip3表示你自己裝的python3

我一開始就裝錯了都裝在內建的Python裡，所以圖片都要改成pip3
參考資料在這：http://bit.ly/2ntJZaa

一、安裝NumPy

官方建置與安裝NumPy的說明：

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/install.html

開啟terminal，輸入pip3 install numpy
如果你要裝在內建Python裡面，就改成pip install numpy
圖參考用就好

輸入pip3 list，列出目前安裝的套件，已確認numpy安裝成功

一開始pip只有除了numpy，只有下面三個東西

二、安裝SciPy與Matplotlib

參考官方安裝說明：https://scipy.org/install.html

官方文件提到，安裝SciPy前請確認已經安裝Python和pip

用pip安裝SciPy之前，請升級pip版本，輸入以下指令：

python3 -m pip install --upgrade pip

如果你系統是用python3請自行更改。

安裝SciPy，輸入以下指令：

pip3 install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
因剛剛numpy已經安裝過了，他第一行就會提示你，等他安裝完，會另外幫你裝蠻多東西的。也就是說上一步驟可以省略，因SciPy官網會要你跟著裝NumPy。

再輸入pip3 list，會發現他幫你裝了很多東西....應該都是要用的，檢查SciPy是否有在裡面及numpy 及matplotlib。

三、安裝Scikit-learn
一樣從官方文件開始看：http://scikit-learn.org/stable/install.html
直接輸入pip3 install -U scikit-learn

他跑一下就安裝完成

四、測試Scikit-learn
依照官網給的範例程式碼來跑跑看，是否安裝成功

$ python
>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> digits = datasets.load_digits()
>>> print(digits.data)
[[  0.   0.   5. ...,   0.   0.   0.]
 [  0.   0.   0. ...,  10.   0.   0.]
 [  0.   0.   0. ...,  16.   9.   0.]
 ...,
 [  0.   0.   1. ...,   6.   0.   0.]
 [  0.   0.   2. ...,  12.   0.   0.]
 [  0.   0.  10. ...,  12.   1.   0.]]

pip官方文件：https://pip.pypa.io/en/stable/

2017-5-7補充：
後來因作業需要所以又多裝了seaborn
後面又裝了paysy、Cython、statsmodels  ，因statsmodels相依性問題最好從seaborn開始裝到Cython
後面又裝了plotly

再來是使用seaborn碰到的問題
剛裝好seaborn總要先試試看，於是先到官方Tutorial
試了這段程式碼：

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(sum(map(ord, "aesthetics")))
def sinplot(flip=1):
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    for i in range(1, 7):
        plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
sinplot()

發現那個畫圖的火箭視窗開不起來
上網找了一下發現這篇http://bit.ly/2qPae84及這篇http://bit.ly/2qPa68Q
因為還要用這行sns.plt.show()才能打開，於是：

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(sum(map(ord, "aesthetics")))
def sinplot(flip=1):
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    for i in range(1, 7):
        plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
sinplot()
sns.plt.show()

成功了！