写在前面的两点：
1.首先，python可以使用anaconda工具包，anaconda工具包是非常强大的科学计算工具包，内包含数量超过100的模块，适合新手入门使用，操作简单省心。anaconda的安装问题不大，网络上的安装教程众多，楼猪不再多做陈述。
2.楼猪的学习方向是计算机视觉，需要使用opencv，但是anaconda偏偏没有包含这个。在尝试了无数遍在anaconda的基础上安装opencv失败之后，我决定，放弃使用anaconda下的python解释器，直接使用python解释器，在python的基础上安装opencv,numpy，skimage等。接下来开始具体说明期间遇到的问题。
第一轮：
刚入门的时候，主要是想导入opencv的模块，其他没有多想（还有第二轮的卸载重装，原因在后面）。没想到安装的是32位版本的，而我的电脑是64位。一开始没有问题，后来安装TensorFlow的时候差点崩溃。
步骤1：进入python官网https://www.python.org/downloads/，直接下载了python的exe安装文件，顺着引导安装成功（记得在add to path前打钩，如果安装时没有打钩，cmd中使用pip之前需要在计算机高级系统属性中新建python的环境变量path，具体操作是计算机-属性-高级系统属性-环境变量-系统变量-双击Path，新建两个，一个是python的安装文件，如E:\python36\,第二个是E:\python36\Scripts\）。
步骤2：安装numpy。操作：运行-cmd-pip install numpy
步骤3：安装opencv。操作：pip install opencv.发现安装失败，于是去官网https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载opencv的安装文件opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl（朋友们可以根据自己的python和设备的情况下载相应版本），然后cmd进入安装文件位置，pip install opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl安装成功。
步骤4：安装scipy,skimage,matplotlib,sklearn.操作类似，分别为pip install scipy,pip install skimage,pip install matplotlib,pip install sklearn.
注释：这些安装都有两种办法。以最简单的numpy为例，其他模块均类似。办法一：直接进入cmd, pip install numpy（所以，安装python是顺便把安装pip的选项点上），这个方法最简单不过，推荐使用。如果报错，可以考虑办法二：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载numpy‑1.14.2+mkl‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl至桌面（mkl三个字很重要，是比必需的），cd Desktop,然后pip install numpy‑1.14.2+mkl‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
至此，楼猪开开兴兴，过上了幸福快乐的生活。
第二轮：
后来，楼猪的学习方向小变，需要使用TensorFlow。本着之前的思路，pip blablabla, 报错。然后去https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载TensorFlow安装文件，pip install tensorflow-1.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl,报错。安装教程看了一下午，脑袋爆炸也找不到问题所在。迫不得已，想试试走老路anaconda（包含了TensorFlow）。可是opencv怎么办啊！！！
直到，无意中看到‘win32’。楼猪急不可耐，赶紧查了查python的版本。果然，TensorFlow的安装目前只支持64位。不知道之前是谁给了我勇气，装了32位的python。
操作：
步骤一：卸载python。
步骤二：重新安装64位python，注意勾选path和pip.
步骤三：改装的库还是那么装，和第一轮一样，主要是解决了64位版本的问题。TensorFlow也是那么装，用pip,不用细说.