Python与商科
Python的重要性无需赘言，当然在大型项目上的应用还是不如Java等语言。我个人认为，Python是目前最适合管理科学与工程或其它商科专业同学进行学习的语言，主要基于以下原因：
- 语法简单，容易上手。相比于Java和C等语言，Python的代码平易近人，省却了括号、强制声明变量类型等要求，降低了学习门槛。
- 资料众多，扩展性强。网上有很多教程，照着来能及时评估自己的学习进度，激发学习热情。扩展性强主要体现在其胶水语言的特性，能借助他人的工作快速实现想要的功能，降低了学习的难度。
- 可满足科研需求。商科专业常常涉及到的数据处理和分析、优化算法对比、随机过程和强化学习、网络建模和展示等等科研需求都有许多Python的包可用。这些包久经考验，仍在开源社区中获得不断的改进，是我们提升科研效率的利器。
接下来我主要介绍如何从零开始搭建Python环境。事实上有很多详细的网文可以参考，但我主要从做科研的角度出发来介绍。
Python版本选择
Python版本分为2.x和3.x两大类型版本，建议直接用当前最新的3.7.4版或更新的版本。首先点击官方下载地址，但不要直接点上方的Download Python 3.7.4（因为默认是32位的），应点击下方表格中需要下载的版本，比如Python 3.7.4，然后在新的页面下方选择64的版本，其文件名一般是python-3.7.4-amd64.exe。对于新手而言，不要同时安装多个版本的Python，以免引起一些不必要的问题。
这里有一点需要注意。如果需要用一些商业优化软件比如Cplex、Gurobi，则要关注这些软件的版本是否支持当前Python的版本。比如，Gurobi 8.1支持Python 3.7，但Gurobi 8.0只支持Python 3.6。而Cplex 12.8也不支持Python 3.7，只能用Python 3.6。因为没有亲测，不确定Cplex 12.9是否支持Python 3.7。
安装Python
建议将Python安装到C盘根目录下，比如C:\Python37\，将来找起来会比较方便。安装时需要注意的一点是在安装的第一个页面里勾选“Add Python 3.7 to PATH”，这样就无需手动配置了。其它设置全部Next即可。
测试Python是否正常安装的方法是按Win + R，然后输入cmd回车，在命令行里输入Python，检查第一行出现了Python版本以及64 bit字样即可，比如Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32。下方的三个大于号>>>右方可以输入Python指令，比如
print('Hello, world!') |
回车后即可输出结果。如需退出Python环境，可以按Ctrl + Z或者输入exit()、quit()。
安装Numpy
Numpy是Python用于矩阵计算的包，因此科研工作者一定要安装。由于后续很多包都需要Numpy，因此要作为第一个安装的包。在Windows下，安装这个包较为繁琐，主要是因为Numpy需要采用Intel Math Kernel Library（MKL）和Microsoft Visual C++ Redistributable。
安装的第一步是去这个网站找到Python版本对应的Microsoft Visual C++ compiler。比如Python 3.7版本需要的VC版本是14.X，因此可以在微软官网上下载Visual Studio 2015, 2017 and 2019或以上版本并安装。这里务必注意的是需要选择64位的。
安装完毕后，第二步是去这个网站找到和Python版本对应的numpy wheel文件，比如numpy‑1.16.5+mkl‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl。文件名的第二项是Numpy的版本，第三项说明内置MKL，第四五项是对应的Python版本，第六七项是对应的操作系统的32/64位。下载到本地（比如C:\Users\ABC\Downloads\）后不要修改文件名，打开本地目录后，点击文件 -> 打开Windows PowerShell，输入pip install numpy‑1.16.5+mkl‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl，即可成功安装Numpy。
安装其他包
其他包的安装就没有这么繁琐了，直接在CMD窗口输入pip install 包名1 包名2 包名3即可。比如安装scipy包，则是pip install scipy。输入pip freeze可查看当前已经安装的Python包及其版本。商学院学生可能需要的Python包有：
- scipy，内置寻优、积分、差值、回归等各种计算，非常有用
- pandas，主要用于各种（面板、时序）数据统计分析，其DataFrame类非常好用
- matplotlib，用于绘制各种图形，可以在这个网页找到这些图表的源代码，并相应修改
除此之外，我还经常使用sklearn用于基本的机器学习、networkx绘制网络、pymysql用于连接MySQL数据库等。一次安装我常用的包只需要输入pip install scipy pandas matplotlib sklearn networkx pymysql。一般而言，在需要一个工具的时候，应当先去检索一下是否已经有人制作了Python的包，从而避免自己从零开始重做“轮子”。
安装编辑器IDE
虽然理论上可以用记事本来写python程序，但实际上一个好的集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment）能让我们事半功倍。建议使用PyCharm，即便是免费的Community版本也已经很好用了。在下载页面找到这个版本后安装即可。