Windows10+Python3下安装NumPy+SciPy+Matplotlib，windows10numpy,Numpy、SciP

文章由Byrx.net分享于2019-03-23 03:03:52评论（522）

Windows10+Python3下安装NumPy+SciPy+Matplotlib，windows10numpy,Numpy、SciP

Numpy、SciPy、MatplotLib是Python下从事科学计算必不可少的库。我在用其他的方法安装时出现各种问题，发现直接安装.whl包是最快且不报错的方法。

1.下载.whl包
在下面的网站中找需要的.whl文件下载
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
要和自己本地安装的版本一致，我选择的whl文件是：
numpy-1.13.0+mkl-cp36-cp36m-win32.whl
scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win32.whl
matplotlib-2.0.2-cp36-cp36m-win32.whl

2.开始在命令行安装
>pip3 install c:\(whl文件下载的路径)\numpy-1.13.0+mkl-cp36-cp36m-win32.whl
>pip3 install c:\(whl文件下载的路径)\scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win32.whl
>pip3 install c:\(whl文件下载的路径)\matplotlib-2.0.2-cp36-cp36m-win32.whl

如果不出意外，这就都安装好了。

3.开始测试
测试代码来自：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5441512.html 感谢作者

  1 from numpy import array  2 from numpy.random import normal  3 from matplotlib import pyplot  4   5 def genData():  6     heights = []  7     weights = []  8     grades = []  9     N = 10000 10  11     for i in range(N): 12         while True: 13             # 身高服从均值172，标准差为6的正态分布 14             height = normal(172, 6) 15             if 0 < height: break 16         while True: 17             # 体重由身高作为自变量的线性回归模型产生，误差服从标准正态分布 18             weight = (height - 80) * 0.7 + normal(0, 1) 19             if 0 < weight: break 20         while True: 21             # 分数服从均值为70，标准差为15的正态分布 22             score = normal(70, 15) 23             if 0 <= score and score <= 100: 24                 grade = ‘E‘ if score < 60 else ( 25                 ‘D‘ if score < 70 else (‘C‘ if score < 80 else (‘B‘ if score < 90 else ‘A‘))) 26                 break 27         heights.append(height) 28         weights.append(weight) 29         grades.append(grade) 30     return array(heights), array(weights), array(grades) 31  32  33 # 绘制柱状图 34 def drawBar(grades): 35     xticks = [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘] 36     gradeGroup = {} 37     # 对每一类成绩进行频数统计 38     for grade in grades: 39         gradeGroup[grade] = gradeGroup.get(grade, 0) + 1 40     # 创建柱状图 41     # 第一个参数为柱的横坐标 42     # 第二个参数为柱的高度 43     # 参数align为柱的对齐方式，以第一个参数为参考标准 44     pyplot.bar(range(5), [gradeGroup.get(xtick, 0) for xtick in xticks], align=‘center‘) 45  46     # 设置柱的文字说明 47     # 第一个参数为文字说明的横坐标 48     # 第二个参数为文字说明的内容 49     pyplot.xticks(range(5), xticks) 50  51     # 设置横坐标的文字说明 52     pyplot.xlabel(‘Grade‘) 53     # 设置纵坐标的文字说明 54     pyplot.ylabel(‘Frequency‘) 55     # 设置标题 56     pyplot.title(‘Grades Of Male Students‘) 57     # 绘图 58     pyplot.show() 59  60  61 #绘制饼形图 62 def drawPie(grades): 63     labels = [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘E‘] 64     gradeGroup = {} 65     for grade in grades: 66         gradeGroup[grade] = gradeGroup.get(grade, 0) + 1 67     #创建饼形图 68     #第一个参数为扇形的面积 69     #labels参数为扇形的说明文字 70     #autopct参数为扇形占比的显示格式 71     pyplot.pie([gradeGroup.get(label, 0) for label in labels], labels=labels, autopct=‘%1.1f%%‘) 72     pyplot.title(‘Grades Of Male Students‘) 73     pyplot.show() 74  75  76 #绘制直方图 77 def drawHist(heights): 78     #创建直方图 79     #第一个参数为待绘制的定量数据，不同于定性数据，这里并没有事先进行频数统计 80     #第二个参数为划分的区间个数 81     pyplot.hist(heights, 100) 82     pyplot.xlabel(‘Heights‘) 83     pyplot.ylabel(‘Frequency‘) 84     pyplot.title(‘Heights Of Male Students‘) 85     pyplot.show() 86  87  88 #绘制累积曲线 89 def drawCumulativeHist(heights): 90     #创建累积曲线 91     #第一个参数为待绘制的定量数据 92     #第二个参数为划分的区间个数 93     #normed参数为是否无量纲化 94     #histtype参数为‘step‘，绘制阶梯状的曲线 95     #cumulative参数为是否累积 96     pyplot.hist(heights, 20, normed=True, histtype=‘step‘, cumulative=True) 97     pyplot.xlabel(‘Heights‘) 98     pyplot.ylabel(‘Frequency‘) 99     pyplot.title(‘Heights Of Male Students‘)100     pyplot.show()101 102 103 #绘制散点图104 def drawScatter(heights, weights):105     #创建散点图106     #第一个参数为点的横坐标107     #第二个参数为点的纵坐标108     pyplot.scatter(heights, weights)109     pyplot.xlabel(‘Heights‘)110     pyplot.ylabel(‘Weights‘)111     pyplot.title(‘Heights & Weights Of Male Students‘)112     pyplot.show()113 114 115 #绘制箱形图116 def drawBox(heights):117     #创建箱形图118     #第一个参数为待绘制的定量数据119     #第二个参数为数据的文字说明120     pyplot.boxplot([heights], labels=[‘Heights‘])121     pyplot.title(‘Heights Of Male Students‘)122     pyplot.show()123 124 data = genData()125 print(data)126 heights = data[0]127 weights = data[1]128 grades = data[2]129 drawBar(grades)130 drawPie(grades)131 drawHist(heights)132 drawCumulativeHist(heights)133 drawScatter(heights, weights)134 drawBox(heights)

运行结果：

drawBar(grades)

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