pymc与pymc3的安装与使用
最近在使用贝叶斯概率编程时候，发现一个很棒的package， 即pymc与pymc3。但是在安装过程中，发生了很多的问题，至今还没有解决。因此在这里总结下，争取早日能用上概率编程。一旦能用，可以在前人的基础上，很容易的实现有些模型的贝叶斯推断，从而将贝叶斯的不确定性量化这一个课题往前推动！
pymc
简介
pymc现在的版本为2.3.8，见： https://pypi.org/project/pymc/#files
安装
安装 pip install pymc， 但是必定报错。我分别用了Anaconda与纯净的python3.8尝试安装，都已失败告终。在利用Anaconda安装时报错的图如下所示。仿佛法
仿佛版本不匹配，但时我试着用python2.7.*版本来安装，还是失败。
pymc3
简介
pymc3我的理解是针对python3来进行支持的，见： https://docs.pymc.io/
安装
安装PyMC3倒是比较容易，但是最后用的时候会有问题。即与pymc3关联的一个库的g++有问题，
即Theano不能用，需要进一步解决。
引用 PyMC3
Citing PyMC3
Salvatier J., Wiecki T.V., Fonnesbeck C. (2016) Probabilistic programming in Python using PyMC3. PeerJ Computer Science 2:e55 DOI: 10.7717/peerj-cs.55.
See Google Scholar for a continuously updated list of papers citing PyMC3.