用python做資料分析離不開幾個好的輪子（或稱為科學棧/第三方包等），比如matplotlib，numpy, scipy, pandas, scikit-learn, gensim等，這些包的功能強大，豐富，包括含了繪圖，機器學習，爬蟲，資料分析等等。而開發工具推薦使用pycharm或者jupyter notebook（ipython notebook）。開發起來的樣子是這樣的。
此方法，同時适用于windows和linux（也許mac也行，沒實踐過）。我的環境是ubuntu16.04,64位，python2.7.12,python3.5.1+。不過，這次的記錄安裝方式跟系統關系不大，linux和windows實踐方式相同，隻不過，windows使用者打開cmd後，輸入的指令不帶sudo，也不需要另行安裝pip（windows自帶）
注意，隻能安裝一個jupyter notebook，預設隻能包含一個核心，如python3或者python2,請根據自己開發需求。
特殊需求：
注意：ubuntn中，預設的pip 是指python2的，pip3才是python3的，如果安裝python3的輪子，請将pip替換成pip3，反之亦然。
資料分析(為了避免依賴沖突，請按順序安裝)
安裝完成某個輪子之後，應該是這樣的
以此方法安裝，随着知識領域的擴充和經驗的增加，我們會發現更多更有趣的輪子。
檢視已經安裝的輪子
pip3 install 下載下傳的本地路徑/numpy-1.11.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
pip3 install 下載下傳的本地路徑/numpy-1.11.1-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
部落客比較懶，已經存在的介紹就不贅述了，直接上送包下載下傳位址，且該位址對包有了大意的介紹。