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。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
＃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-1.4.1python 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。
|
1
|
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
|
1
2
3
|
＃下载brewcurl -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。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
#安装gcc库brew install gcc#安装scipypip 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pandaspip 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。
