成功的量化交易——量化交易环境（3）

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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