我们写python代码的时候往往需要用第三方的库文件，Python强大的原因就是有大量的功能各异的第三方库。因此学会如何使用第三方库很有必要。

除了python官方自带的模块外，大部分第三方库是需要先安装，然后才能导入到代码中使用的。在数据科学领域大家经常使用anaconda这个python发行版，除了python官方模块外还附带安装了更多的数据科学领域的包如：numpy、pandas、scikit-learn等，所以好多包我们可以直接使用不必安装。

但是有些没有的包如果我们需要用到还是需要安装的。

安装一般会用pip 或者conda这两个工具来完成。

pip 的用法：

pip install 包的名字 [-i https://pypi.douban.com/simple]

-i  是使用的国内镜像，这样下载的会快一些

举个例子安装pyecharts

pip install pyecharts  -i

conda的用法，与pip很相似只是在使用国内的源的时候命令有些不同

conda install 包名 [--channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/] 

[--channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/] 属于可选参数，用于国内源的选择

例如安装pyecharts

conda install pyecharts --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

包的导入技巧

import pandas as pd

as pd 表示给pandas起了个别名，叫pd

如果我们只使用包内的某个模块还可以

方法一：from matplotlib import pyplot as plt
方法二：import matplotlib.pyplot as plt

这样我们在使用matplotlib中的pyplot时直接使用plt就行而不用写成

matplotlib.pyplot