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为什么说Python是最适合机器学习项目的语言？这是因为Python配备了大量的库和框架供开发人员使用。在一个经常使用复杂算法的领域，不需要用Python从头开始进行整个开发流程，节省了大量的人力物力。
使用Python解决机器学习问题的原因归结于Python自身的特点。
Python最适合于机器学习项目，因为它在结构上允许很大的灵活性，可以选择使用面向对象程序设计（OOP）或采用正常的脚本方式，这对Python来说并不重要。
机器学习项目需要大量的重新编译，特别是涉及神经网络的项目，Jupyter和GoogleColab等Python支持平台允许重新编译其中的部分代码，而不是整个项目的代码，从而节省更多时间。只有当一个人仅仅因为一个简单的错误而重新编译整个项目代码时，才能够真正理解这个特性有多重要。
更值得一提的是，Python对其他语言非常友好，因此，可以将Python与其他语言结合起来，帮助开发人员快速获得所需的输出。
Python运行在Windows、Linux等平台上，以及其他平台的主机上，它独立于平台。开发人员可以通过使用Pyinstaller这样的包来让代码在其他平台上运行。
Python的代码非常简单，简单到用户能够轻松理解、共享和复制代码，并在自己的解决方案中使用它。这才导致更好的算法、研究和工具的开发。
Python不像其他语言那样具有太多复杂的语法和限制，允许用户更加自由地编写代码。
大多数机器学习和人工智能开发人员需要经常可视化数据，以了解代码中真正发生的事情，无论是以K-Means可视化集群还是简单的线性回归。视觉效果总是受欢迎的，在Python中，当想可视化数据时，Matplotlib、Seaborn和Plotly等Python库是非常好的选择。
Python的流行速度正在快速增长，Python除了有很多文档和支持外，还有一个非常强大的开发人员社区，像真正的Python和Geeksforgeks这样的网站都有大量的优质教程，可以帮助业余的和经验丰富的程序员。
首先，需要通过Python官方网站https：//www.python.org/下载Python安装包，目前最新版本是Python 3.10.7。在其官方网站首页的导航条上找到Downloads按钮，当鼠标指针悬停在上面时出现一个下拉菜单，如图1-19所示。
在下拉菜单中，根据自己的操作系统选择对应的Python版本，本书以Windows系统为例进行讲解。
图1-19 Python下载入口
单击图1-19中所示的Windows按钮后，将进入下载页面，在此处选择和自己系统匹配的安装文件。为了方便起见，选择executable installer（可执行的安装程序）。
注意，如果操作系统是32位的，如图1-20所示，请选择Windows x86-64 executable installer。
图1-20 Python 3.10.7不同版本下载链接
下载完成后，双击安装文件，在打开的软件安装界面中选择Install Now即可进行默认安装，而选择Customize installation可以对安装目录和功能进行自定义。勾选All Python 3.10.7 to PATH复选框，以便把安装路径添加到PATH环境变量中，这样就可以在系统各种环境中直接运行Python了。
安装好Python后，使用其自带的IDLE编辑器就可以完成代码编写的功能。但是自带的编辑器功能比较简单，所以可以考虑安装一款更强大的编辑器。在此推荐使用Jupyter Notebook作为开发工具。
Jupyter Notebook是一款开源的Web应用，用户可以使用它编写代码、公式、解释性文本和绘图，并且可以把创建好的文档进行分享。目前，Jupyter Notebook已经广泛应用于数据处理、数学模拟、统计建模、机器学习等重要领域。它支持四十余种编程语言，包括在数据科学领域非常流行的Python、R、Julia及Scala。用户还可以通过E-mail、Dropbox、GitHub等方式分享自己的作品。Jupyter Nobebook还有一个强悍之处在于，它可以实时运行代码并将结果显示在代码下方，给开发者提供了极大的便捷性。
下面介绍Jupyter Notebook的安装和基本操作。
以管理员身份运行Windows系统自带的命令，或者在macOS X的终端，输入下方的命令，如图1-21所示。
pip3 install jupyter
图1-21 安装Jupyter Notebook
花费一定的时间，Jupyter Notebook就会自动安装完成。在安装完成后，命令提示符会提示Successfully installed jupyter-21.2.4。
在Windows的命令提示符或者是macOS X的终端中输入jupyter notebook，就可以启动Jupyter Notebook，如图1-22所示。
图1-22 启动Jupyter Notebook
这时计算机会自动打开默认的浏览器，并进入Jupyter Notebook的初始界面，如图1-23所示。
图1-23 Jupyter Notebook的初始界面
启动Jupyter Notebook之后，就可以使用它工作了。首先要建立一个notebook文件，单击右上角的New按钮，在出现的下拉菜单中选择Python 3，如图1-24所示。
图1-24 在Jupyter Notebook中可新建一个文档
之后Jupyter Notebook会自动打开新建的文档，并出现一个空白的单元格（cell）。下面试着在空白单元格中输入如下代码：
print（'Hello Python!'）
按Shift+Enter组合键，会发现Jupyter Notebook已经把代码的运行结果直接显示在单元格下方，并且在下面又新建了一个单元格，如图1-25所示。
图1-25 使用Jupyter Notebook打印“Hello Python!”
提示： 在Jupyter Notebook中，按Shift+Enter组合键表示运行代码并进入下一个单元格，而按Ctrl+Enter组合键表示运行代码但不进入下一个单元格。
现在给这个文档重新命名为Hello Python，在Jupyter Notebook的File菜单中选择Rename选项，如图1-26所示。
在弹出的对话框中输入新名称Hello Python，单击Rename按钮确认，就完成了重命名操作。由于Jupyter Notebook会自动保存文档，此时已经可以在初始界面看新建的Hello Python.ipynb文件了，如图1-27所示。
Jupyter Notebook还有很多奇妙的功能，可以慢慢去挖掘。
pip是Python安装各种第三方库的工具。
对于第三方库不太理解的读者，可以将其理解为供用户调用的代码组合。在安装某个库之后，可以直接调用其中的功能，使得我们不用逐个地实现某个功能。就像需要为计算机杀毒时会选择下载一个杀毒软件一样，而不是自己编写代码实现一个杀毒软件，直接使用杀毒软件中的杀毒功能来杀毒就可以了。这个比方中的杀毒软件就是第三方库，杀毒功能就是第三方库中可以实现的功能。
图1-26 对文档进行重命名操作
图1-27 新建的Hello Python.ipynb文档
注意，Anaconda中已经自带了pip，因此不用再自己安装、配置pip。
下面介绍如何用pip安装第三方库bs4，它可以使用其中的BeautifulSoup解析网页。步骤如下。
（1）打开cmd.exe，在Windows中为cmd，在mac中为terminal。在Windows中，cmd是命令提示符，输入一些命令后，cmd.exe可以执行对系统的管理。单击“开始”按钮（如果是Windows 10系统，即直接按Win+R组合键）打开“运行”对话框，如图1-28所示。在“打开”文本框中输入cmd后按Enter键，系统会打开命令提示符窗口，在mac中，可以直接在“应用程序”中打开terminal程序。
图1-28 打开cmd
（2）安装bs4的Python库。在cmd中输入pip install bs4后按Enter键，如果出现successfully installed，就表示安装成功，如图1-29所示。
图1-29 安装bs4的Python库
除了bs4这个库，之后还会用到requests库、lxml库等其他第三方库，正是因为这些第三方库，才使得Python功能如此强大和活跃。
提示： 在程序中，如果用到其他相关库，可通过“pip install库名”，在命令窗口中实现自动安装。