Anaconda(3-5.0.1,Python3.6)下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bqFwLMB 密码：37ih
Pycharm(community-2017.3.3)下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bqeOYy7 密码：91ds
OpenCV(python‑3.4.0‑cp36‑cp36m)下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bqSnZjh 密码：9kkr
windows下如何快速优雅的使用python的科学计算库？
Python是一种强大的编程语言，其提供了很多用于科学计算的模块，常见的包括numpy、scipy、pandas和matplotlib。要利用Python进行科学计算，就需要一一安装所需的模块，而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库，因而安装和使用起来相对麻烦。幸好有人专门在做这一类事情，将科学计算所需要的模块都编译好，然后打包以发行版的形式供用户使用，Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版。
我们从网站(链接1)下载的默认的Anaconda版本已经内置了很多库（链接2），包括numpy等。
尽管Anaconda已经自带了大量科学计算中的常用模块，可以直接使用。有时需要安装一些其他python模块。比如：
conda
anaconda自带了conda命令用于安装与更新模块，比如:
1 conda install scipy 2 conda update scipy
安装完我们需要的库之后，如果我们采用随Anaconda一起安装的spyder作为开发环境，那么本文就结束了o_o
事实上是，我一直在用pycharm作为python开发的IDE。写本文之前的5个小时内我一直在尝试各种不同方法让我电脑里的pycharm可以成功安装好numpy库，浏览完各大中外网站介绍的方法后让我意识到这是一个很烦的问题。采用包括但不限于pip命令、安装相应的各种版本whl文件都因为各种各样的原因失效。极其失望的我尝试了安装了Anaconda，在这个界面（链接3）我发现了
“How to set up an IDE to use Anaconda”
它里面介绍了几种软件使用Anaconda的方法，包括Pycharm。
因此，配置完pycharm调用Anaconda后，我们在可以快乐的在pycharm里面调用各种科学计算库啦。
具体步骤如下：
1.安装Anaconda
2.安装Pycharm
3.在Pycharm的Files>>settings>>Project Interpreter>>Add local 里面添加Anaconda python.exe. 应用之后就可以调用各种Anaconda的库啦。
Win7 64bit+Anaconda(3-5.0.1,Python3.6)+Pycharm(community-2017.3.2)+OpenCV(python‑3.4.0‑cp36‑cp36m)
2018-01-08
References:
1. http://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/61616493
2.
1. Download and Install
1.1 Anaconda 3.5.0.1
https://www.anaconda.com/download/
选“Anaconda 5.0.1 For Windows Installer”， Python3.6version， 64-bit. 但是安装完了为啥是python2.7.5？
Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64.exe
安装在D:\ProgramData\Anaconda3
这里要划重点！！！当安装完Anaconda以后，记得要添加环境变量，比如我的，我安装路径为：F:\Anaconda3 ;那么安装完成后 就要做接下来的操作：
右键我的电脑—属性—高级系统设置—-高级选项里面有一个环境变量，点击环境变量——系统变量里面 找path——双击path，添加路径，路径间用；隔开。
需要添加的路径有三个（以我的为例子）：D:\ProgramData\Anaconda3;D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts; D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin
1.2 Pycharm，有的帖子说先装Pycharm再装Anaconda
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
Download Community edition
pycharm-community-2017.3.2.exe
安装目录：
D:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2017.3.2
选64-bit launcher
1.3 OpenCV 3.4
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
opencv_python‑3.4.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
下载好之后把文件复制到Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下
进入到Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下
– 执行命令pip install opencv_python‑3.4.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages>python
Python 2.7.5 (default, May 15 2013, 22:44:16) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win
32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
又下载：opencv_python-2.4.13.5-cp27-cp27m-win_amd64.whl
2. 尝试import cv2,失败了. import numpy失败
但是conda list有numpy，是for python36?奇怪
Package plan for installation in environment D:\ProgramData\Anaconda3:
The following packages will be UPDATED:
anaconda: 5.0.1-py36h8316230_2 --> custom-py36h363777c_0
conda: 4.3.30-py36h7e176b0_0 --> 4.4.6-py36_0
pycosat: 0.6.2-py36hf17546d_1 --> 0.6.3-py36h413d8a4_0
python: 3.6.3-h9e2ca53_1 --> 3.6.3-h3b118a2_4
Proceed ([y]/n)?
python-3.6.3-h 100% |###############################| Time: 0:00:17 1.31 MB/s
anaconda-custo 100% |###############################| Time: 0:00:00 579.30 kB/s
pycosat-0.6.3- 100% |###############################| Time: 0:00:00 6.68 MB/s
conda-4.4.6-py 100% |###############################| Time: 0:00:00 1.56 MB/s
4. 查看这篇文章，更改python版本https://www.cnblogs.com/alicia-Programming/p/7076394.html
conda create -n py36 python=3.6 anaconda ——等待更新完，然后输入以下命令。
上面这个命令会在envs目录下创建py36文件夹。这个过程很慢，结束了以后发现真正的原因是以前装过python27，在C:\Python27目录下。在path里把相关目录删掉就可以启动python3.6.3了。
找到原因了，
activate py36，这一步就没继续做。
5.重新安装OpenCV
进入到Anaconda3\Lib\site-packages文件夹下
– 执行命令pip install opencv_python‑3.4.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
再次import cv2,成功！！！
6.cv2.CascadeClassifier错误，决定装python3.4和opencv3.2forpython3.4
SystemError: <class 'cv2.CascadeClassifier'> returned a result with an error set
conda create -n py34 python=3.4 anaconda
D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages>pip install opencv_python-3.1.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl
Python，Pycharm，Anaconda等的关系与安装过程~为初学者跳过各种坑
1、致欢迎词
我将详讲讲述在学Python初期的各种手忙脚乱的问题的解决，通过这些步骤的操作，让你的注意力集中在Python的语法上以及后面利用Python所解决的项目问题上。而我自己作为小白，很不幸的没有错过任何的坑，都跳了进去，所以在这里写下经验贴，一方面希望能给后来的学者能够高效的避开这些坑，另一方面也算是自己的总结与警告。
2、内容大纲
2.1 安装顺序
能够使用Python的安装过程我建议这样：Anaconda-Pycharm
Anaconda我建议安装Anaconda3 原因后面会解释
2.2 安装结果
Anaconda是一个科学计算环境，当在电脑上安装好Anaconda3以后，就相当于安装好了Python，还有一些常用的库，如numpy，scrip，matplotlib等库。
(如果你这里没有安装anaconda的话，直接安装了Python，装完Python 想要使用这些库的话 还要在cmd中运行 pip install …;)
这里要划重点！！！当安装完Anaconda以后，记得要添加环境变量，比如我的，我安装路径为：F:\Anaconda3 ;那么安装完成后 就要做接下来的操作：
右键我的电脑—属性—高级系统设置—-高级选项里面有一个环境变量，点击环境变量——系统变量里面 找path——双击path，添加路径，路径间用；隔开。
需要添加的路径有三个（以我的为例子）：F:\Anaconda3; F:\Anaconda3\Scripts; F:\Anaconda3\Library\bin
完了之后，再cmd中直接输入python，如果出现上图所示的样子，那就说明anaconda装好了，Python可以用了。到此，其实你的Python就可以用了，接下来就是说关于IDE开发环境了，到目前为止我比较推荐的有两个pycharm和spyder，如果你之前习惯用MATLAB，那么就尝试用用spyder吧，况且当你装好anaconda时候。spyder就也安装好了，在开始菜单中找到anaconda菜单里面就有一个spyder。打开就可以用。spyder和MATLAB的工作空间很像，但是pycharm也很强大，很多人都在用pycharm。
好了到目前为止我应该说明白了搭建Python工作环境的一些问题。在我看来 切记不要直接装Python，还是装anaconda搭建起来的科学环境要方便很多。在选择Anaconda2和Anaconda3中我选择了Anaconda3。这里有一个对应，Anaconda2对应的就是Python2.x的版本，Anaconda3对应的就是Python3.x的版本。Python2.x版本经常会遇到字符编码的各种问题，Python3.x的默认编码方式是UTF-8，很少出现字符编码的各种问题。在下一篇中我写对spyder的汉化时候(转载于（kingmo888）)，用Anaconda3就显得很重要，不会出现很多字符编码错误。
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1、致欢迎词
我将详讲讲述在学Python初期的各种手忙脚乱的问题的解决，通过这些步骤的操作，让你的注意力集中在Python的语法上以及后面利用Python所解决的项目问题上。而我自己作为小白，很不幸的没有错过任何的坑，都跳了进去，所以在这里写下经验贴，一方面希望能给后来的学者能够高效的避开这些坑，另一方面也算是自己的总结与警告。
2、内容大纲
2.1 安装顺序
能够使用Python的安装过程我建议这样：Anaconda-Pycharm
Anaconda我建议安装Anaconda3 原因后面会解释
2.2 安装结果
Anaconda是一个科学计算环境，当在电脑上安装好Anaconda3以后，就相当于安装好了Python，还有一些常用的库，如numpy，scrip，matplotlib等库。
(如果你这里没有安装anaconda的话，直接安装了Python，装完Python 想要使用这些库的话 还要在cmd中运行 pip install …;)
这里要划重点！！！当安装完Anaconda以后，记得要添加环境变量，比如我的，我安装路径为：F:\Anaconda3 ;那么安装完成后 就要做接下来的操作：
右键我的电脑—属性—高级系统设置—-高级选项里面有一个环境变量，点击环境变量——系统变量里面 找path——双击path，添加路径，路径间用；隔开。
需要添加的路径有三个（以我的为例子）：F:\Anaconda3; F:\Anaconda3\Scripts; F:\Anaconda3\Library\bin
完了之后，再cmd中直接输入python，如果出现上图所示的样子，那就说明anaconda装好了，Python可以用了。到此，其实你的Python就可以用了，接下来就是说关于IDE开发环境了，到目前为止我比较推荐的有两个pycharm和spyder，如果你之前习惯用MATLAB，那么就尝试用用spyder吧，况且当你装好anaconda时候。spyder就也安装好了，在开始菜单中找到anaconda菜单里面就有一个spyder。打开就可以用。spyder和MATLAB的工作空间很像，但是pycharm也很强大，很多人都在用pycharm。
好了到目前为止我应该说明白了搭建Python工作环境的一些问题。在我看来 切记不要直接装Python，还是装anaconda搭建起来的科学环境要方便很多。在选择Anaconda2和Anaconda3中我选择了Anaconda3。这里有一个对应，Anaconda2对应的就是Python2.x的版本，Anaconda3对应的就是Python3.x的版本。Python2.x版本经常会遇到字符编码的各种问题，Python3.x的默认编码方式是UTF-8，很少出现字符编码的各种问题。在下一篇中我写对spyder的汉化时候(转载于（kingmo888）)，用Anaconda3就显得很重要，不会出现很多字符编码错误。
