在机器学习方面，因为Python的语法简单、生态完整，成为了机器学习领域的宠儿。它有很多库需要安装和使用：
1.Numpy
NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵，其具有强大的N维数组对象Array、比较成熟的（广播） 函数库、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包、实用的线性代数、 傅里叶变换和随机数生成函数。与此同时，NumPy提供了许多高级的数值编程工具， 如： 矩阵数据类型、 矢量处理， 以及精密的运算库， 专为进行严格的数字处理。
安装：
2.SciPy
专为科学和工程设计，包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅立叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等等。
安装语句：pip install --user numpy scipy matplotlib iPython jupyter pandas sympy nose
如果出现报错：
Could not find a version that satisfies the requirement scipy (from versions: )
No matching distribution found for scipy
这个是国内网络的原因，重新执行就可以了。
3.NLTK
这是在自然语言处理中最常使用的Python库，包括图形演示和示例数据，其提供的教程解释了工具包支持的语言处理任务背后的基本概念。
安装：pip install -U nltk
加载数据：
>>> import nltk
>>> nltk.download()showing info https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/index.xml
4.Scikit-Learn
基于Python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。
安装：pip install -U scikit-learn
接下来就是TensorFlow的安装了，这是一个采用数据流图、用于数值计算的开源软件库。
sudo easy_install pip
sudo pip install --upgrade virtualenv
建立一个全新的virtualenv环境，将环境建在～/tensorflow中：
virtualenv --system-site-packages ～/tensorflow
cd ~/tensorflow
激活virtualenv：
source bin/activate
在virtualenv中安装tensorflow：
(tensorflow) zhanglipengdeMacBook-Pro:tensorflow zhanglipeng$ pip install -U TensorFlow
完成后：
(tensorflow) zhanglipengdeMacBook-Pro:tensorflow zhanglipeng$deactivate
使用完TensorFlow时：