前言：

Python安装完Numpy，SciPy和MatplotLib后，可以成为非常犀利的科研利器。网上关于这三个库的安装都写得非常不错，但是大部分人遇到的问题并不是如何安装，而是安装好后因为配置不当，在使用时总会出现import xxx error之类的错误。

一、安装Python2.7.9

推荐刚入手的朋友直接安装Python3.4，现在Numpy，SciPy和MatplotLib已经支持Python3.4了，但是不要装最新版本，因为第三方提供的库更新没有那么快。

• Python下载地址：https://www.python.org/downloads/

二、安装Numpy、SciPy、MatPlotLib

下载Numpy,SciPy,MatplotLib这三个库的exe，注意，这里用的是exe，因为MatplotLib的使用需要以Numpy的支持，所以最好先装NumPy再装MatplotLib。下载地址：

• NumPy: http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.9.2/
• SciPy: http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.15.1/
• MatPlotLib: http://matplotlib.org/downloads.html

需要注意注意根据自己的系统选择win32还是win64，并且注意要和Python2.7.9对应，当然如果是安装的Python3.4就要下载支持3.4的Numpy、SciPy、MatPlotLib。安装的时候会自动找到Python的安装路径，一路Next就行了。默认安装在\Python27\Lib\site-packages

三、配置Numpy,SciPy,MatplotLib

只安装这三个模块还不能实现绘图的功能，在Python的IDLE中输入：import matplotlib 会提示错误。错误原因有三个：

• ImportError: matplotlib requires dateutil
• ImportError: matplotlib requires pyparsing
• No module name six

在解决这三个问题之前，我们先要安装wheel (不然无法使用pip命令安装.whl文件)。使用pip命令建议先将pip.exe的路径添加到环境变量中(安装完可以再将pip在环境变量中的路径删除)，pip安装在\Python27\Scripts文件夹下。如果没有配置环境变量，需要cd到\Python27\Scripts文件夹下执行下面那条命令。这时pip会自动在网络上下载安装wheel：

python pip.exe install wheel

安装完wheel之后我们解决那三个问题：

打开这个链接：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#six  根据自己的系统和Python版本下载：(可以在网页上按ctrl + F，输入six、dateutil、pyparsing查找位置)

• six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl
• python_dateutil-2.4.2-py2.py3-none-any.whl
• pyparsing-2.0.3-py2-none-any.whl

然后将这三个.whl文件拷贝到\Python27\Scripts文件夹下，不拷贝的话需要在安装时输入文件所在的绝对路径，建议先拷贝过来，等安装完成后再删除。在cmd下执行：

python pip.exe install six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl

python pip.exe install python_dateutil-2.4.2-py2.py3-none-any.whl

python pip.exe install pyparsing-2.0.3-py2-none-any.whl

这里我们就配置好Numpy,SciPy,MatplotLib，附一段测试代码：

 import numpy as np

 import matplotlib.pyplot as plt

 x = np.linspace(0, 10, 1000)

 y = np.sin(x)

 z = np.cos(x**2)

 plt.figure(figsize=(8,4))

 plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)

 plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")

 plt.xlabel("Time(s)")

 plt.ylabel("Volt")

 plt.title("PyPlot First Example")

 plt.ylim(-1.2,1.2)

 plt.legend()

 plt.show()