Python 的统计学学习代码资源，适合想搞清楚数据套路的人。不用啃枯燥的数学公式，直接上手看代码，边动手边理解。核心库像 NumPy、Pandas、Matplotlib、Statsmodels 基本都覆盖了，配合案例看起来更直观，做统计建模和数据可视化都挺方便的。

源码包里的例子分类还挺细，性统计、假设检验、回归、时间序列这些全都能找到对应的 Python 实现。你要是平时数据写得比较多，或者准备刷点统计知识，这资源挺合适的。

用 Pandas 做数据清洗，配合 Seaborn 出图效果也更美观，适合需要演示和汇报的场景。像 sns.heatmap() 这种可视化函数，几行代码就能做出洞察感满满的图表。要做假设检验，用 scipy.stats.ttest_ind() 就行。

源码打包在 pystat-code-2021-01-25 这个压缩包里，结构清晰，适合一步步跟着练。即使你之前没系统学过统计学，看着这些例子照着跑一跑，也能慢慢上手。

如果你正在学数据，或者需要补统计学的短板，强烈建议收藏下来。有代码、有例子，少走弯路多实操。