在MAC上搭建python数据分析开发环境

最近工做转型到数据开发领域，想在本地搭建一个数据开发环境。本身有三年python开发经验，立刻想到使用numpy、scipy、sklearn、pandas搭建一套数据开发环境。

ubuntu的环境，百度中文章比较多，搭建起来很是顺利。MAC环境的资料比较少，百度出来的，已经不对了，那我就来补充一篇吧。

MAC自带python，python的安装我就很少说了。

安装pip

我喜欢用pip安装python库，很是方便，pip的安装只能用源码了。
系统自带easy_install，轻松安装pip

$ sudo easy_install -g pip

另外一种方法，从源代码安装

＃下载源代码
https://pypi.python.org/pypi/pip  我去下载的时候是 8.0.2版本
＃解压
tar xvzf pip8.0.2.tar.gz

#安装
cd pip-1.4.1
python setup.py install

安装numpy

numpy是基础，是scipy等其它库等基础，没什么依赖，安装起来相对简单。

pip install numpy

安装brew

numpy安装以后，就是安装scipy了，为何插了一竿子呢？它依赖fortran库，fortran库的安装须要用到MAC的包管理工具homebrew

＃下载brew
curl -LsSf http://github.com/mxcl/homebrew/tarball/master 
sudo tar xvz -C/usr/local --strip 1

安装scipy

scipy 是sklearn的基础，但它依赖gfortran库,gfortran已经融入到gcc库中，安装gcc就行了，有了brew安装什么包都变得很是简单了。

#安装gcc库
brew install gcc

#安装scipy
pip install scipy

后面的安装，就按步就班了

＃安装matplotlib，方便把数据绘图显示出来
pip install matplotlib

＃安装sklearn，我理解这个安装必须在pandas以前
pip install -U numpy scipy scikit-learn

＃安装pandas
pip install pandas

到这里环境就搭建好了，开搞吧，其实搭起来也很是简单。提醒下，安装时注意权限，若是须要权限就在前面加个sudo。