最近在學習機器學習的內容，難免地，要用到Scikit-learn（sklearn，下同）這一機器學習包。為了使用sklearn庫，我們需要安裝python2.7，pip install工具，numpy+mkl、scipy、pandas、sklearn等開源包。其中numpy+mkl和scipy安裝比較費勁，不能通過pip install工具直接安裝。
各檔案下載連結：
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

下載上述檔案之後首先按照步驟安裝Python27。重點來了，安裝numpy+mkl，下面介紹兩種方法：

1. 進入到Python27安裝目錄，比如我的是：G:\Python\Scripts，在cmd介面進入到該目錄下。轉3
2. 在環境變數path中加分號新增pip所在目錄G:\Python\Scripts，儲存後退出。轉3
3. 然後輸入以下指令安裝pip工具：

 easy_install.exe pip
 pip install wheel
 pip install [numpy+mkl目錄]

此時很可能出現如下提示資訊：
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網上研究後發現是由於pip安裝工具沒有更新的原因，所以使用pip指令更新：

pip install --upgrade setuptools
pip install --upgrade pip

然後輸入在命令列下輸入控制指令：

pip install wheel
pip install [numpy+m [Scipy目錄]kl目錄]

然後在Python27的Shell中輸入import numpy
如果輸出沒有錯誤，說明安裝沒有問題，繼續安裝Scipy。
在命令列輸入指令：pip install [scipy目錄]，在Shell中輸入指令import scipy，如果輸出沒有錯誤，說明安裝沒有問題。
繼續安裝sklearn和panda，在命令列輸入指令：

pip install sklearn
pip install pandas

安裝完成後在Shell中輸入指令：

import sklearn
import pandas

如果輸出沒有錯誤，至此，sklearn庫安裝完成。
下面以簡單的鳶尾花資料集做一個簡單的測試，程式碼如下：

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

執行結果：

>>> 
0.866666666667

測試成功，整個安裝過程結束。