1.安装Ubuntu
不要在windows下折腾了，给自己找麻烦

2.安装依赖
依次输入命令：

sudo apt-get install build-essential python-dev python-setuptools \ python-numpy python-scipy \ libatlas-dev libatlas3gf-base

sudo update-alternatives --set libblas.so.3 \ /usr/lib/atlas-base/atlas/libblas.so.3 sudo update-alternatives --set liblapack.so.3 \ /usr/lib/atlas-base/atlas/liblapack.so.3

sudo apt-get install python-matplotlib

3.安装pip

下载get-pip.py
官方下载地址：https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
百度云下载地址：http://pan.baidu.com/s/1hsnV3wC
打开终端（Ubuntu快捷键是ctrl+alt+T），进入get-pip.py所在文件夹（如果用浏览器下载，一般在”/home/你的用户名/下载”这个目录），输入命令sudo python get-pip.py，回车执行

4.安装scikit-learn

执行命令：

sudo pip install scikit-learn

5.验证scikit安装是否成功

打开终端，输入python进入python shell

输入一段示例代码（对4个数据点执行k-means聚类）：

from sklearn.cluster import KMeans data=[[0,0],[0,1],[30,31],[31,32]] kmeans=KMeans(n_clusters=2); kmeans.fit(data); print kmeans.labels_

可以复制上面代码，然后用快捷键ctrl+shift+v粘贴到终端，如果安装成功，回车后应该出现如下结果：

被标记为白色的一行是程序的运行结果，表示4个数据点分别所属的类别。

6.验证matplotlib是否安装成功

matplotlib是python数据可视化的一个库，scikit官方给的很多例子都使用matplotlib来展示数据挖掘的结果

打开终端，输入python进入python shell，输入代码：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 5, 0.1); y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show()

回车后如果出现绘制出如下统计图，说明matplotlib安装成功：

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