最近工作转型到数据开发领域，想在本地搭建一个数据开发环境。自己有三年python开发经验，马上想到使用numpy、scipy、sklearn、pandas搭建一套数据开发环境。
ubuntu的环境，百度中文章比较多，搭建起来非常顺利。MAC环境的资料比较少，百度出来的，已经不对了，那我就来补充一篇吧。
MAC自带python，python的安装我就不多说了。
安装pip
我喜欢用pip安装python库，非常方便，pip的安装只能用源码了。
系统自带easy_install，轻松安装pip
$ sudo easy_install -g pip
另一种方法，从源代码安装
＃下载源代码
https://pypi.python.org/pypi/pip 我去下载的时候是 8.0.2版本
＃解压
tar xvzf pip8.0.2.tar.gz
#安装
cd pip-1.4.1
python setup.py install安装numpy
numpy是基础，是scipy等其它库等基础，没什么依赖，安装起来相对简单。
pip install numpy
安装brew
numpy安装之后，就是安装scipy了，为什么插了一竿子呢？它依赖fortran库，fortran库的安装需要用到MAC的包管理工具homebrew
＃下载brew
curl -LsSf http://github.com/mxcl/homebrew/tarball/master
sudo tar xvz -C/usr/local --strip 1
安装scipy
scipy 是sklearn的基础，但它依赖gfortran库,gfortran已经融入到gcc库中，安装gcc就好了，有了brew安装什么包都变得非常简单了。
#安装gcc库
brew install gcc
#安装scipy
pip install scipy
后面的安装，就按步就班了
＃安装matplotlib，方便把数据绘图显示出来
pip install matplotlib
＃安装sklearn，我理解这个安装必须在pandas之前
pip install -U numpy scipy scikit-learn
＃安装pandas
pip install pandas
到这里环境就搭建好了，开搞吧，其实搭起来也非常简单。提醒下，安装时注意权限，如果需要权限就在前面加个sudo。
