库包括了一些常量，函数方法，以及类
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比如说你要做一个叫做修理工具的库
这个库里就要有一些常用的手动工具，扳手，螺丝刀之类的。这相当于常量
然后还要有一些电动工具，手电转之类的。函数方法。
最后还不能少的就是说明书。没有说明搞修理，那是丈二和尚摸不着头脑。这个相当于类。
然后造一个维修间。把这些手动工具，电动工具，图纸说明说都找地方放好。
不可缺少的还有一个工作台。 有了这些库就成功构造好了。
需要用什么就到库里去拿。
python的库实际就是一个文件目录，在这个目录中包含了库的初始化文件，以及包含各种常量，方法，类的文件。最后还要设置python的环境变量，让python能够找到库在哪里。
1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。
也可以用python自带的安装工具，pip install numpy scipy 等。如果没有pip的话，可以试试easy-install numpy scipy。打开cmd，在里面输入这些命令。 不想自己一个一个装的话，最简单的方法是安装python(x,y)套装，也可以考虑enthought套装
打开Python官网，点download中的windows
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下载exe后缀的可执行文件，根据自己系统选择32位还是64位。
END
安装Python 3.5.1
32位和64位的版本安装起来没有区别，双击打开后，第一步要记得勾上add python to Path 选项，意思是把Python的安装路径添加到系统环境变量的Path变量中。然后选择自定义路径，默认装C盘也可以
下一步默认全选就好了
再下一步，记得勾选第一项，Install for all users， 然后选择自己的目录
安装过程还是比较快的，稍等一会就好
装完之后打开电脑的cmd，验证一下安装是否成功，主要是看环境变量有没有设置好，在cmd中输入python，然后回车，如果出现python的版本号则说明软件装好了。
上一步验证失败的话可能就是环境变量没有设置好，继续在命令行里输入set Path，就打开了系统环境变量的Path变量，查看一下有没有Python的目录（如下图），如果没有，就只能手动去填加了。
