安装 statsmodels¶
安装 statsmodels 最简单的方法是将其作为 Anaconda 发行版的一部分进行安装，Anaconda 是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。这是大多数用户推荐的安装方法。
从PyPI、源代码或开发版本安装的说明也提供了。
Python 支持¶
statsmodels 支持 Python 3.8、3.9 和 3.10。
Anaconda¶
statsmodels 可以通过 Anaconda 提供的 conda 获得。可以使用以下命令安装最新版本：
conda install -c conda-forge statsmodels
PyPI (pip)¶
要使用 pip 获取 statsmodels 的最新发布版本：
python -m pip install statsmodels
请访问我们的PyPI页面以直接下载轮子或源代码。
对于Windows用户，非官方的最新二进制文件（轮子）偶尔可以在这里找到。
获取源代码¶
我们不常发布新版本，但我们的源代码主分支通常适合日常使用。你可以从我们的 github 仓库获取最新的源代码。或者，如果你安装了 git：
git clone git://github.com/statsmodels/statsmodels.git
如果你想在github上保持源代码的最新状态，只需定期执行以下操作：
git pull
在 statsmodels 目录中。
从源代码安装¶
您需要安装一个C编译器来构建statsmodels。如果您是从github源代码构建而不是从源代码发布构建，那么您还需要Cython。您可以按照以下说明为Windows设置C编译器。
如果你的系统已经安装了pip、编译器和git，你可以尝试：
python -m pip install git+https://github.com/statsmodels/statsmodels
如果你没有安装 pip 或者想要更手动地进行安装，你也可以输入：
python -m pip install .
statsmodels 也可以以 开发 模式安装，这种模式会将 statsmodels 安装到当前的 Python 环境中。这样做的好处是，当 Python 解释器重新启动时，编辑过的模块会立即被重新解释，而无需重新安装 statsmodels。
python -m pip install -e .
通常建议使用 --no-build-isolation 来加快构建过程。
编译器¶
Linux¶
如果你使用的是Linux，我们假设你足够熟练，能够自行安装gcc。很可能它已经安装好了。
Windows¶
强烈建议尽可能使用64位Python。
对于Windows用户来说，选择合适的编译器尤其令人困惑。随着时间的推移，Python已经使用了许多不同的Windows C编译器构建。本指南应该有助于澄清默认情况下Python的哪个版本使用哪个编译器。
Mac¶
在MacOS上安装statsmodels需要安装gcc，它提供了一个合适的C编译器。我们建议安装Xcode和命令行工具。
依赖项¶
当前的最小依赖项是：
构建从git检出时需要Cython，但从PyPI运行或安装时不需要：
Cython >= 3.0.10 是从 GitHub 构建代码所必需的，但从源代码分发构建则不需要。
鉴于较长的发布周期，statsmodels 对依赖项遵循一种宽松的时间基准策略：最小依赖项滞后约一年半到两年。我们计划的下一次最小版本更新预计在 2020 年上半年进行。
可选依赖¶
cvxopt 是用于某些模型的正则化拟合所必需的。
Matplotlib >= 3 是绘图功能和运行许多示例所必需的。
如果已安装，X-12-ARIMA 或 X-13ARIMA-SEATS 可用于时间序列分析。
pytest 是运行测试套件所必需的。
IPython >= 6.0 是本地构建文档或使用笔记本所需的。
joblib >= 1.0 可以用于加速某些模型的分布式估计。
jupyter 需要运行笔记本。
可选的依赖项可以通过修改安装命令与statsmodels一起安装：
python -m pip install statsmodels[extras]
其中 build,
develop, docs）。