Пакет статистики Python: разница между statsmodel и scipy.stats

Мне нужно несколько советов по выбору пакета статистики для Python, я сделал довольно некоторый поиск, но не уверен, что все правильно, в частности, о различиях между statsmodels и scipy.stats.

Одна вещь, которую я знаю, это те, у кого есть пространство имен scikits, являются конкретными «ветвями» scipy, и то, что раньше было scikits.statsmodels, теперь называется statsmodels. С другой стороны, есть также scipy.stats. Каковы различия между ними, а какой -  пакет статистики для Python?

Благодарю.

--РЕДАКТИРОВАТЬ--

Я изменил название, потому что некоторые ответы действительно не связаны с вопросом, и я полагаю, это потому, что заголовок недостаточно ясен.

Statsmodels имеет scipy.stats как зависимость. Scipy.stats имеет все распределения вероятностей и некоторые статистические тесты. Это больше похоже на библиотечный код в вене numpy и scipy. Statsmodels, с другой стороны, предоставляют статистические модели с формулой, аналогичной R, и она работает с pandas DataFrames. В статистических моделях также есть статистические тесты, построение графика и множество вспомогательных функций. На самом деле это зависит от того, что вам нужно, но вам определенно не нужно выбирать. У них разные цели и сильные стороны.



Я пытаюсь использовать pandas/statsmodels/scipy для своей работы на ежедневной основе, но иногда эти пакеты немного коротки (LOESS, кто-нибудь?). Проблема с модулем RPy (последний раз я проверил, по крайней мере), что он хочет, чтобы определенная версия R не была текущей. Моя установка R - 2.16 (я думаю), а RPy - 2.14. Таким образом, либо вы должны иметь две параллельные установки R, либо вам нужно понизить. (Если у вас нет R, то вы можете просто установить правильную версию R и использовать RPy.)

Поэтому, когда мне нужно что-то не в pandas/statsmodels/scipy, я пишу R-скрипты и запускаю их с помощью модуля  `subprocess` . Это позволяет мне взаимодействовать с R как можно меньше (что мне действительно не нравится в программировании), но я все еще могу использовать все, что R имеет, что пакеты Python этого не делают.

Урок состоит в том, что ни одна проблема не существует  *one*  - вам нужно собрать целую кучу деталей, которые вам полезны (и, возможно, написать некоторые из ваших собственных), в способ, который вы понимаете, решать проблемы. (Разумеется, не согласятся, конечно!)



Я думаю, что пакет статистики numpy/scipy. Он отлично работает, если вы хотите распечатать свои данные с помощью matplotlib.
Однако, насколько мне известно, matplotlib еще не работает с Python 3.x.