问题背景：平常用cmd运行python代码问题不大，我在学习《机器学习实战》这本书时，发现cmd无法运行
import numpy as np这条语句，原因是没有安装numpy。虽然用Anaconda的prompt以及Spyder等都可以成功运行，但如何在cmd环境下使用代码中含有numpy的文件呢?
答：
用pip install numpy命令即可，以下是效果：
现在我们试着运行代码：
这里的文件名为KNN02.py，内容来自《机器学习实战》
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Mar 29 11:14:25 2018
@author: CHJ
"""
import numpy as np
"""
函数说明：打开并解析文件，对数据进行分类：1代表不喜欢，2代表魅力一般，3代表极具魅力
"""
def file2matrix(filename):
#打开文件
fr = open(filename)
#读取文件所有内容
array0Lines = fr.readlines()
#得到文件行数
numberOfLines = len(array0Lines)
#返回的NumPy矩阵，解析完成的数据：numberOfLines行，3列
returnMat = np.zeros((numberOfLines,3)) #zeros(2，3)就是生成一个 2*3的矩阵，各个位置上全是 0
#返回的分类标签向量
classLabelVector = []
#行的索引值
index = 0
for line in array0Lines:
#s.strip(rm),当rm空时，默认删除空白符（包括‘\n‘,‘\r‘,‘\t‘,‘ ‘)
line = line.strip()
#使用s.split(str ="",num = string,cout(str))将字符串根据‘\t‘分隔符进行切片。
listFromLine = line.split(‘\t‘)
# 每列的属性数据
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3] #将数据前三列提取出来，存放到returnMat的NUmPy矩阵中，也就是特征矩阵
#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类，1代表不喜欢，2代表魅力一般，3代表极具魅力
if listFromLine[-1] == ‘didntLike‘: #索引值-1表示列表中最后一列元素
classLabelVector.append(1)
elif listFromLine[-1] == ‘smallDoses‘:
classLabelVector.append(2)
elif listFromLine[-1] == ‘largeDoses‘:
classLabelVector.append(3)
index += 1
return returnMat,classLabelVector
if __name__ == "__main__":
#打开的文件名
filename = ‘datingTestSet.txt‘
#打开并处理数据
datingDataMat, datingLables = file2matrix(filename)
print(datingDataMat)
print(datingLables)看看结果：
