ubuntu 16.04下的系统是默认装好python的环境的，不需要我们自己再额外配置环境变量和手动安装python,但是默认并不含有日常处理所需的数据库和安装包，所以还需要手动安装数据库以及所需依赖。

以我的图形工作站为例，系统是默认装好python2.7和 python3.5

1.首先为两个版本的python安装文件包管理工具pip

 sudo apt install python-pip
 sudo apt install python3-pip

2. 创建独立的python环境
(1) 安装库文件
sudo pip install virtualenv
sudo pip3 install virtualenv

(2) 创建环境
首先进入要创建该环境的目录。（所谓创建环境就是建n个文件。Linux下一切皆文件。）
本人创建环境命令为:
sudo  virtualenv -p /usr/bin/python2.7 python2  --no-site-packages
sudo  virtualenv -p /usr/bin/python3.5 python3  --no-site-packages
参数说明：
python2  新建的环境名，自定义即可；（必须要有这个参数）
-p       指定新建环境所运行的版本为python2；（这个参数可以根据要求定制或舍弃）
--no-site-packages 系统范围内的包对于新建的环境python2是不可见的；默认情况下，系统范围的包对新环境是可见的。 （这个参数可以根据要求定制或舍弃）

（3）激活virtualenv
在创建成功后，该目录里应该多了一个叫python2/3的文件夹
终端下进入该文件夹，执行如下命令：
source ./bin/activate
与未进入之前相比，user前多了自定义的（python2/3）

（4）关闭virtualenv
终端下执行 deactivate


（5）删除创建的virtualenv环境
直接删除python2/3目录即可


3.安装所需的库文件
（1）为python2安装所需要的库文件
在pip上由于各个库的依赖关系处理的不是很好，常常会出现安装报错的情况，因此还是建议大家在安装数据挖掘所需库的时候，使用以下方法安装：

Numpy: sudo apt-get install python-numpy  

Scipy: sudo apt-get install python-scipy  

绘图库matplotlib: sudo apt-get install python-matplotlib  

pandas：sudo apt-get install python-pandas  

统计建模分析工具statsModels：sudo apt-get install python-statsmodels  

机器学习库scikit-learn: sudo apt-get install python-sklearn  

（2）为python3安装所需要的库文件
Numpy: sudo pip3 install numpy  

Scipy: sudo pip3 install scipy  

绘图库matplotlib: sudo pip3 install matplotlib  

pandas：sudo pip3 install pandas  

统计建模分析工具statsModels：sudo pip3 install statsmodels  

机器学习库scikit-learn: sudopip3 install sklearn  

（3）查看已经安装的库文件
pip list
pip3 list