Numpy
Numpy 提供数组支持，以及相应的高效处理函数。由于 Numpy 还是很多高级扩展库的依赖库，通常在安装其他扩展库之前，需要完成 Numpy 的安装。
Downloads: 点击打开链接
https://pypi.org/project/numpy/#files
在 Windows 中，可以通过 pip 安装：
- 在 pip 所在目录下打开命令窗口，执行命令：
pip install numpy.whl
例：pip install numpy-1.14.3-cp36-none-win_amd64.whl
Note： 这里下载的 wheel 文件的文件名不可随意更改，更改后可能出现错误：“xxx.whl is not a valid filename”
Numpy API REFERENCE: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/c-api.html
Scipy
Scipy 提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块。Scipy 依赖于 Numpy ，因此安装前需要先安装 Numpy。
Downloads：点击打开链接
https://github.com/scipy/scipy/releases
在 Windows 中，可以通过 pip 安装：
- 在 pip 所在目录下打开命令窗口，执行命令：
pip install scipy.whl
例：pip install scipy-1.1.0-cp36-none-win_amd64.whl
Scipy API REFERENCE: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/api.html
Matplotlib
Matplotlib 是强大的数据可视化工具，作图库，主要用于二维绘图和简单的三维绘图。通过 Matplotlib 可以快捷地用 Python 可视化数据，并且输出多种图像格式。
Matplotlib 的上级依赖库相对较多，具体包括（建议如下顺序安装各个库）：
- numpy：下载地址 https://pypi.org/project/numpy/#files
- six： dateutil 和 cycler 依赖于 six 的 安装。下载地址 https://pypi.org/project/six/#files
- dateutil：下载地址 https://pypi.org/project/python-dateutil/#files
- pytz：下载地址 https://pypi.org/project/pytz/#files
- pyparsing：下载地址 https://pypi.org/project/pyparsing/#files
- kiwisolver：下载地址 https://pypi.org/project/kiwisolver/#files
- setuptools：下载地址 https://pypi.org/project/setuptools/#files
- cycler：下载地址 https://pypi.org/project/Cycler/#files
部分依赖库安装示例如下：
在 Windows 中，可以通过 pip 安装：
- 在 pip 所在目录下打开命令窗口，执行命令：
pip install xxx.whl
Note：出现 error “Could not find a version satisfies the requirments ... ... ”，则说明存在依赖库未安装成功。
以上依赖库均安装成功后，方可安装 Matplotlib
在 Windows 中，可以通过 pip 安装：
- 在 pip 所在目录下打开命令窗口，执行命令：
pip install matplotlib.whl
例：pip install matplotlib-2.2.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
安装示例：
参考链接：
http://www.numpy.org/
http://www.scipy.org/
http://www.matplotlib.org/
Matplotlib API REFERENCE: https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html#the-pyplot-api
Pandas
Pandas 主要用于数据的读取和处理，带有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析功能，确实数据的处理等，是 Python 下最强大的数据分析和探索工具。Pandas 构建在 Numpy 之上。
Downloads: https://pypi.org/project/pandas/#files
在 Windows 中，可以通过 pip 安装：
- 在 pip 所在目录下打开命令窗口，执行命令：
pip install pandas.whl
安装完成后，需要安装 xlrd 和 xlwt 库才能支持 Excel 的读写：
Downloads:https://pypi.org/project/xlrd/#files
https://pypi.org/project/xlwt/#files
安装方法与其他库相似，使用 pip 安装，执行命令： pip install xlrd
pip install xlwt
Pandas API REFERENCE: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html
Note：若要使用 pandas 读取数据库文件 read_sql，需要知道以下依赖：依赖SQLAlchemy库，而SQLAlchemy库依赖于 PyMySQL。
Pandas在读取数据（不管是csv、xls、sql），都是将全部数据读入内存中，因此在数据量较大时难以实现。所以pandas提供了 chunksize参数，以分块读取大数据文件。
StatsModels
StatsModels 主要用于数据的统计建模分析，支持与 Pandas 进行数据交互，其安装依赖于 Pandas 和 patsy。
Downloads: https://pypi.org/project/statsmodels/#files
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#statsmodels
在 Windows 中，可以通过 pip 安装：
- 在 pip 所在目录下打开命令窗口，执行命令：
pip install statsModels.whl
Pandas API REFERENCE:
Scikit-learn
Scikit-learn 提供了完善的机器学习工具箱，包括数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等。Scikit-Learn 的安装依赖于 Numpy、Scipy、Matplotlib。
Note: 依赖库的安装很重要，只有先把依赖库安装成功，然后安装 scikit-learn 就会很容易
Downloads: https://pypi.org/project/scikit-learn/#files
在 Windows 中，可以通过 pip 安装：
- 在 pip 所在目录下打开命令窗口，执行命令：
pip install scikit-learn.whl
Scikit-Learn API REFERENCE: http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html
PyWavelets
StatsModels 是一个较全面的信号处理库，其安装依赖于 Cython，Numpy，Matplotlib。
Downloads: https://pypi.org/project/Cython/#files
https://pypi.org/project/PyWavelets/#files
在 Windows 中，可以通过 pip 安装：
- 在 pip 所在目录下打开命令窗口，执行命令：
pip install Pywavelets.whl
Graphviz
Graphviz 是一个跨平台、基于命令行的绘图工具。主要用于决策树生成后的格式转换，将决策树导出结果 “tree.dot” 转换为 PDF或 PNG 等格式。
Downloads: http://www.graphviz.org/Download_windows.php
双击 .msi 文件进行安装，安装完成后将 dot.exe 的目录添加到系统环境变量
检查安装： dot -version
TSNE
TSNE 是聚类结果可视化工具，提供有效的数据降维方式，可以在2 维或3 维的空间中展示聚类结果。其安装依赖于 Cython，Numpy，Scipy
Downloads: https://pypi.org/project/tsne/#files
解压并运行 setup.py 进行安装