使用pip安裝SciPy

Question

使用pip install numpy可以安裝NumPy和pip。

與SciPy有沒有類似的可能性？ （做pip install scipy不起作用。）

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更新

包SciPy的是現在可以用pip安裝！

Answer 1

easy_install的嘗試表明在Python Package Index中的一個問題，即pip搜索。

easy_install scipy 
Searching for scipy 
Reading http://pypi.python.org/simple/scipy/ 
Reading http://www.scipy.org 
Reading http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=27747&package_id=19531 
Reading http://new.scipy.org/Wiki/Download 

然而，所有都沒有丟失; pip可以從Subversion（SVN），Git，Mercurial和Bazaar存儲庫安裝。 SciPy的使用SVN：

pip install svn+http://svn.scipy.org/svn/scipy/trunk/#egg=scipy 

更新（12-2012）：

pip install git+https://github.com/scipy/scipy.git 

由於NumPy的是一個依賴，應該安裝好。

Answer 2

如果我先裝BLAS，LAPACK和GCC Fortran語言作爲系統軟件包（我使用Arch Linux），我可以得到安裝了SciPy的：

pip install scipy 

Answer 3

在Ubuntu的10.04（清醒），我就能成功pip install scipy （一個的virtualenv內）在安裝它的一些依賴性，特別是後：

$ sudo apt-get install libamd2.2.0 libblas3gf libc6 libgcc1 libgfortran3 liblapack3gf libumfpack5.4.0 libstdc++6 build-essential gfortran libatlas-sse2-dev python-all-dev 

Answer 4

附加組件爲Ubuntu（Ubuntu的  10.04 LTS（清醒山貓））：

存儲庫移動，但

pip install -e git+http://github.com/scipy/scipy/#egg=scipy 

失敗對我來說...下面的步驟，它終於在一個虛擬的環境中，python3是對Python 3.2的鏈接制定（如根。2）： 安裝Ubuntu的依賴（見elaichi），克隆與NumPy和SciPy的：

git clone git://github.com/scipy/scipy.git scipy 

git clone git://github.com/numpy/numpy.git numpy 

構建NumPy的（在numpy文件夾內）：

python3 setup.py build --fcompiler=gnu95 

的scipy文件夾中安裝SciPy的（）：

python3 setup.py install 

Answer 5

先決條件：

sudo apt-get install build-essential gfortran libatlas-base-dev python-pip python-dev 
sudo pip install --upgrade pip 

實際的軟件包：

sudo pip install numpy 
sudo pip install scipy 

可選包：

sudo pip install matplotlib OR sudo apt-get install python-matplotlib 
sudo pip install -U scikit-learn 
sudo pip install pandas 

src

Answer 6

我嘗試了所有的上面並沒有什麼工作適合我。這解決了我的所有問題：

pip install -U numpy 

pip install -U scipy 

注意，-U選項pip install請求該包是升級。如果沒有它，如果包已經安裝pip會通知你這一點，並退出而不做任何事情。

Answer 7

對於Arch Linux的用戶：

pip install --user scipy準備與安裝下列拱包：

• gcc-fortran
• blas
• lapack

Answer 8

在Fedora，這個作品：

sudo yum install -y python-pip 
sudo yum install -y lapack lapack-devel blas blas-devel 
sudo yum install -y blas-static lapack-static 
sudo pip install numpy 
sudo pip install scipy 

如果你得到任何public key錯誤，同時下載，作爲參數添加到--nogpgcheckyum，例如： yum --nogpgcheck install blas-devel

在Fedora 日起，使用dnf代替yum。

Answer 9

在我而言，它沒有工作，直到我也安裝了以下包：libatlas基-dev的，gfortran

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran 

然後運行PIP安裝SciPy的

Answer 10

在Windows上安裝跟蹤SciPy的這些說明： -

第1步：按此鏈接http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy下載scipy.whl文件（例如scipy-0.17.0-cp34-none-win_amd64.whl）。

第2步：從命令提示符（cd folder-name）轉到下載文件所在的目錄。

步驟3：運行此命令：

pip install scipy-0.17.0-cp27-none-win_amd64.whl 

Answer 11

爲Gentoo，它在主存儲庫： emerge --ask scipy

Answer 12

1. 安裝python-3.4.4
2. SciPy的-0.15.1 -win32-superpack-python3.4
3. 適用以下推薦文檔

py -m pip install --upgrade pip 
py -m pip install numpy 
py -m pip install matplotlib 
py -m pip install scipy 
py -m pip install scikit-learn 

Answer 13

除了所有這些答案， 如果您在64位計算機上安裝32位Python，則必須下載與您的計算機無關的32位scipy。 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 在上面的網址，你可以下載的軟件包和命令是：PIP安裝

Answer 14

答案是肯定的，有。

首先，你可以輕鬆地安裝numpy的使用命令：

pip install numpy 

那麼你應該安裝MKL，這是SciPy的需要，你可以下載它here

下載後的file_name.whl你安裝

C:\Users\****\Desktop\a> pip install mkl_service-1.1.2-cp35-cp35m-win32.whl 
Processing c:\users\****\desktop\a\mkl_service-1.1.2-cp35-cp35m-win32.whl 
Installing collected packages: mkl-service  
Successfully installed mkl-service-1.1.2 

然後在相同的網站，你可以下載SciPy的-0.18.1-CP35-cp35m-win32.whl

注意：你應該根據你的python版本下載file_name.whl，如果你的python版本是32bit python3.5你應該下載這個版本，而「win32」是關於你的python版本，而不是你的操作系統版。

然後安裝file_name.whl這樣的：

C:\Users\****\Desktop\a>pip install scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win32.whl 
Processing c:\users\****\desktop\a\scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win32.whl 
Installing collected packages: scipy 
Successfully installed scipy-0.18.1 

那麼只有一兩件事要做：註釋掉specfic線或當你開關輸入命令「進口SciPy的」會出現錯誤信息。

所以註釋掉該行

from numpy._distributor_init import NUMPY_MKL # requires numpy+mkl 

在這個文件中：your_own_path \ LIB \站點包\ scipy__init __ PY

然後你可以使用SciPy的:)

Here告訴你更多關於最後一步。

Here是類似的問題類似的問題。