SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：
- scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。
- scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。
- scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。
- scipy.signal：信号处理工具。
- scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。
- scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
- scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。
NumPy和SciPy结合使用，便形成了一个相当完备和成熟的计算平台，可以处理多种传统的科学计算问题。
scikit-learn
2010年诞生以来，scikit-learn成为了Python的通用机器学习工具包。仅仅七年，就汇聚了全世界超过1500名贡献者。它的子模块包括：
- 分类：SVM、近邻、随机森林、逻辑回归等等。
- 回归：Lasso、岭回归等等。
- 聚类：k-均值、谱聚类等等。
- 降维：PCA、特征选择、矩阵分解等等。
- 选型：网格搜索、交叉验证、度量。
- 预处理：特征提取、标准化。
与pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。虽然本书不会详细讲解scikit-learn，我会简要介绍它的一些模型，以及用其它工具如何使用这些模型。
statsmodels
statsmodels是一个统计分析包，起源于斯坦福大学统计学教授Jonathan Taylor，他设计了多种流行于R语言的回归分析模型。Skipper Seabold和Josef Perktold在2010年正式创建了statsmodels项目，随后汇聚了大量的使用者和贡献者。受到R的公式系统的启发，Nathaniel Smith发展出了Patsy项目，它提供了statsmodels的公式或模型的规范框架。
与scikit-learn比较，statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法。包括如下子模块：
- 回归模型：线性回归，广义线性模型，健壮线性模型，线性混合效应模型等等。
- 方差分析（ANOVA）。
- 时间序列分析：AR，ARMA，ARIMA，VAR和其它模型。
- 非参数方法： 核密度估计，核回归。
- 统计模型结果可视化。
statsmodels更关注与统计推断，提供不确定估计和参数p-值。相反的，scikit-learn注重预测。
同scikit-learn一样，我也只是简要介绍statsmodels，以及如何用NumPy和pandas使用它。
除了在网上搜索，各式各样的科学和数据相关的Python邮件列表是非常有帮助的，很容易获得回答。包括：
- pydata：一个Google群组列表，用以回答Python数据分析和pandas的问题；
- pystatsmodels： statsmodels或pandas相关的问题；
- scikit-learn和Python机器学习邮件列表，scikit-learn@python.org；
- numpy-discussion：和NumPy相关的问题；
- scipy-user：SciPy和科学计算的问题；
因为这些邮件列表的URLs可以很容易搜索到，但因为可能发生变化，所以没有给出。
每年，世界各地会举办许多Python开发者大会。如果你想结识其他有相同兴趣的人，如果可能的话，我建议你去参加一个。许多会议会对无力支付入场费和差旅费的人提供财力帮助。下面是一些会议：
- PyCon和EuroPython：北美和欧洲的两大Python会议；
- SciPy和EuroSciPy：北美和欧洲两大面向科学计算的会议；
- PyData：世界范围内，一些列的地区性会议，专注数据科学和数据分析；
- 国际和地区的PyCon会议（http://pycon.org有完整列表） 。
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