最近在学习机器学习的内容，难免地，要用到Scikit-learn（sklearn，下同）这一机器学习包。为了使用sklearn库，我们需要安装python2.7，pip install工具，numpy+mkl、scipy、pandas、sklearn等开源包。其中numpy+mkl和scipy安装比较费劲，不能通过pip install工具直接安装。
各文件下载链接：
Python2.7.13 : Python2.7.13
numpy+mkl : numpy‑1.11.3+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl
Scipy:scipy‑0.19.1‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl
下载上述文件之后首先按照步骤安装Python27。重点来了，安装numpy+mkl，下面介绍两种方法：
- 进入到Python27安装目录，比如我的是：G:\Python\Scripts，在cmd界面进入到该目录下。转3
- 在环境变量path中加分号添加pip所在目录G:\Python\Scripts，保存后退出。转3
- 然后输入以下指令安装pip工具：
easy_install.exe pip
pip install wheel
pip install [numpy+mkl目录]此时很可能出现如下提示信息：
numpy‑1.11.3+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform
Storing debug log for failure in C:\Users\Administrator\pip\pip.log网上研究后发现是由于pip安装工具没有更新的原因，所以使用pip指令更新：
pip install --upgrade setuptools
pip install --upgrade pip然后输入在命令行下输入控制指令：
pip install wheel
pip install [numpy+m [Scipy目录]kl目录]然后在Python27的Shell中输入import numpy
如果输出没有错误，说明安装没有问题，继续安装Scipy。
在命令行输入指令：pip install [scipy目录]，在Shell中输入指令import scipy，如果输出没有错误，说明安装没有问题。
继续安装sklearn和panda，在命令行输入指令：
pip install sklearn
pip install pandas安装完成后在Shell中输入指令：
import sklearn
import pandas如果输出没有错误，至此，sklearn库安装完成。
下面以简单的鸢尾花数据集做一个简单的测试，代码如下：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import Normalizer
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = load_iris()
data = Normalizer().fit_transform(iris.data) #normalize the data
labels = iris.target
clf = DecisionTreeClassifier()
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(data,labels,test_size=0.2)
clf.fit(X_train,y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test,y_pred)
print accuracy运行结果：
>>>
0.866666666667测试成功，整个安装过程结束。