我电脑里装了microsoft visual c 10.0,怎么回事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：
anaconda自带了conda命令用于安装与更新模块，比如:
<code class="language-text">1 conda install scipy 2 conda update scipy </code>
如题啊，前一段时间学了些机器学习的东西，就想好好学下python，在10 款最好的 Python IDE中选来选去python IDE 还是选成了PyCharm （ JetBrains 开发的 Python IDE）。
所以，本文适用者：
如果只满足条件2和条件4，又是windows系统的的同学，强烈直接推荐 Python(x,y) ：（暂时只有windows系统版本的 ，Spyder有Mac版的）
这个里面含Spyder，各种科学计算包以及工具，如果是初学者，一个在手，万事无忧了，就没有我这种IDE选择恐惧，及之后选安装包方法，选XXX等等的选择恐惧了。
Python(x,y)的官方下载地址
Python(x,y)的其他下载地址
如果符合条件1，同我一样难以割舍 PyCharm的话，但是windows系统的话，其实跟我下面的过程差不多，只是到时候选择windows版的就好了
关键我是符合条件4，少走些弯路，少浪费些时间在配环境上，多些时间码代码吧O(∩_∩)O~
不符合条件4的，想经历这样的分娩过程的童鞋，参看一些别人的经验(参考文章)：
[python] 安装numpy scipy matlotlib scikit-learn及问题解决
Mac下用numpy，scipy，matplotlib，ipython进行数据分析：初始化环境
windows下如何快速优雅的使用python的科学计算库？
正因为条件4的原因，就有人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。
Anaconda官网下载
选择自己的python版本号和 图形化安装/命令行安装 （我选的图形化安装），下载下来，双击开始安装就好了。如果选择命令行安装，按照上图（官网说明）的命令安装就好了。
如果不需要特定的IDE的话，用Anaconda带的spyder就可以了，不用往下看了。
How to set up an IDE to use Anaconda 设置某IDE使用Anaconda（也是在Anaconda官方文档上）
包括：
这里就简单为不想看英文的说一下PyCharm的配置
PyCharm’s Preferences -> Project Interpreter -> Add local -> 选择Anaconda安装所在的文件下的bin/python
apply -> OK
最后再推荐一些python 自学资料资源分享
|---10 款最好的 Python IDE 推荐pycharm
|--- Python(x,y) ：（暂时只有windows系统版本的 ，Spyder有Mac版的） Python(x,y)的官方下载地址Python(x,y)的其他下载地址
适合科学计算，数据挖掘，机器学习。
Python(x,y)是一款专门为数值计算、数据分析和数据可视化而设计的方便的科学和工程开发应用程序。它基于Python编程语言、Qt图形用户界面、Eclipse集成开发环境和Spyder 交互式科学开发环境。使用 Python(x,y)，可以执行以下操作： 交互式计算，包括 2D 和 3D 绘图或符号数学、简单函数编程（使用 MATLA.....
|--- Python导师一个可视化编程的小工具，洞察计算机中每行代码的执行过程。
帮助人们克服学习编程的基本障碍：了解计算机执行程序源代码的每一行时会发生什么。
使用此工具，您可以编写 Python、Java、JavaScript、TypeScript、Ruby、C 和 C 程序在 Web 浏览器中可视化计算机正在执行的步骤逐步执行这些程序
|--- Python官网
|--- W3shool 关于 Python 2.xx 版本技术文档
|---- 网页地址： Python 基础教程
|--- W3shool关于Python 3.xx版本技术文档
|---- 网页地址： http://www.w3cschool.cc/python3/python3-tutorial.html
|---- 网盘地址（W3shool pdf文档）： http://pan.baidu.com/s/1c0lMaYW
|--- Python 中文开发者网站：PythonTab：Python中文开发者社区门户
|-- - PyTab 在线手册中心：PyTab 在线手册中心
|--- WEB 开发者 Python 网站：Python - WEB 开发者
|--- Linux CentOS 中文网 ： CentOS 中文站
|--- Linux 学习 - 区域 : 学习区
|--- 36大数据知识分享网站： 36大数据 | 关注大数据实际应用::中国大数据商业新媒体
|--- cnblog Python快速教程（Vamei）：Python快速教程
|--- Python 编程相关书籍下载： http://pan.baidu.com/wap /link?uk=4228308634&shareid=586479154&third=0
|--- WEB 开发相关书籍下载： http://yun.baidu.com /s/1jGmKgfG
|--- Magnus Lie Hetland，Python 入门：从新手到专业，第二版，Apress。（第二版中译版名为《Python基础教程》）
|--- Wesley Chun，核心Python应用程序编程，Prentice Hall。（第二版中译版名为《Python》核心编程》）
|--- 可汗学院公开课：计算机科学
|---- 类别：关注操作
|---- 网页地址： 可汗学院公开课：计算机科学
|--- 麻省理工学院公开课：计算机科学及编程导论
|---- 类别：编程入门、程序理论
|---- 网页地址：麻省理工学院公开课：计算机科学及编程导论
|---- 网盘地址（MIT官方带文档）：http://yun.baidu.com/s /1mg9OHbq
|---- 网盘地址（全视频版）： http://yun.baidu.com/s/1c02F9ew
|-- - 麻省学院公开课：算法导论
|---- 类别：进阶学习 (适合有时间和喜欢算法的理工朋友)
|---- 网页地址：麻省理工学院公开课：算法导论
|---- 网盘地址：http://yun.baidu.com/s/1mg5f5xQ
|--- 哈尔滨工业大学：程序设计入门--Python(完结版)
|---- 类 别：本课程第一版，适合时间比较紧凑的朋友
|---- 网页地址：程序设计入门
|--- Coursera 慕课：用Python玩转数据 Data
|---- 类 别：利用Python方便快捷地获取数据、表示数据、分析数据和展示数据，通过多个案例让大家轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据。
|---- 网页地址：https://www.coursera.org/learn/hipython/home/welcome
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