安装过程与以前一样，使用pip安装包：
sudo pip install statsmodels
sudo pip install scikit-learn
这两个库都可以测试：
mhallsmoore@algobox:~$ python
Python 2.7.4 (default, Sep 26 2013, 03:20:26)
[GCC 4.7.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from sklearn import datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> iris
..
..
’petal width (cm)’]}
>>>
现在已经安装了两个统计库，我们可以安装可视化和开发工具IPython和matplotlib。
PyQt，IPython和Matplotlib
第一个任务是安装matplotlib (Python绘图库)的依赖包。由于matplotlib是一个Python包，我们不能使用pip来安装底层库来处理png、jpeg和freetype字体，所以我们需要Ubuntu来为我们安装这些库：
sudo apt-get install libpng-dev libjpeg8-dev libfreetype6-dev
现在来安装matplotlib：
sudo pip install matplotlib
本节的最后一个任务是安装IPython。这是一个交互式Python解释器，与使用标准Python控制台相比，它提供了一个明显更精简的工作流。在后面的章节中，我们将强调IPython对于算法交易开发的充分用处：
sudo pip install ipython
虽然IPython本身非常有用，但是通过包含qtconsole，它可以变得更加强大，qtconsole提供了内联matplotlib可视化的能力。然而，它需要更多的努力来启动和运行。
首先，我们需要安装Qt库：
sudo apt-get install libqt4-core libqt4-gui libqt4-dev
qtconsole有一些附加的依赖包，即ZMQ和Pygments库：
sudo apt-get install libzmq-dev
sudo pip install pyzmq
sudo pip install pygments
测试IPython很简单，只需输入以下命令：
ipython qtconsole --pylab=inline
要测试IPython，可以通过输入以下命令生成一个简单的图。注意，已经包含了IPython编号的input/outut，不需要再输入：
In 
: x=np.array([1,2,3])
In 
: plot(x)
Out: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x392a1d0>]
这将显示一个内联的matplotlib图。关闭IPython允许我们继续安装。
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