系统环境ubuntu16.04LTS,系统默认的python版本为2.7。一般来说Ubuntu自带Python2和Python3 ,且默认python2。 打开终端，并输入python，若有如下所示，则键入quit()退出
如果python 2.7 没有问题 ，就可以进行下一步了 现在安装用于数值计算和绘图的包以及Sklearn 分别是numpy scipy matplotlib pandas 和 sklearn apt-get命令如下:
sudo apt-get install python-numpy
sudo apt-get install python-scipy
sudo apt-get install python-matplotlib
sudo apt-get install python-pandas
sudo apt-get install python-sklearn
虽然安装 numpy scipy matplotlib pandas 以及 python-sklearn 可以不用pip ，但建议使用pip安装，主要是用pip 安装python-sklearn 稳妥一些。pip 用来解决项目依赖问题。将项目所有依赖的第三方库写在一个requirements.txt 中用pip 批量安装。一般和virtualenv 配合使用，将所有包安装在virtualenv 的环境中。下面给出用pip 安装 的方法: 在安装pip 之前 先安装 python-dev apt-get安装命令
sudo apt-get install python-dev
如果上一条命令不管用，可使用以下命令解决 用aptitude 工具
sudo apt-get install aptitude
sudo aptitude install python-dev
现在安装好 python-dev 就可以安装 python-pip
sudo apt-get install python-pip
在终端中键入pip ,若如下图所示，则安装成功 由于国外的pip镜像安装太慢，可以换成国内的pip镜像
使用pip安装用于数值计算和绘图的包 分别是numpy scipy matplotlib pandas
sudo pip install numpy
sudo pip install scipy
sudo pip install matplotlib
sudo pip install pandas
最后在用pip安装 sklearn
sudo pip install -U scikit-learn
测试下是否全部安装成功，打开python解释器，输入以下命令，若无报错，则就成功。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets,linear_model
最后用python实现线性回归 (实现代码来自用Python开始机器学习）
