Python3上的Scipy安裝

Question

我正在運行Linux Ubuntu 16.04 LTS。我安裝了pip以加載Python的第三方包。 Python 2.7和3.5.2附帶了我的Linux發行版，但後來我安裝了3.6。現在我正在嘗試安裝Scipy。在scipy.org以下爲SciPy的堆疊安裝的說明，我跑以下命令（以前的PIP安裝後）在終端：

pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose 

問題是，這只是安裝包的Python 2.7，而不是3.5.2或3.6。我如何使安裝程序適用於Python 3.x？非常感謝指導。我的頭髮在這方面變得灰暗，我似乎無法通過谷歌搜索獲得正確的結果。

Answer 1

我可以推薦Anaconda嗎？ https://www.continuum.io/

Anaconda（又名Conda）是一款支持Windows，Mac和Linux的跨平臺軟件包管理器。它旨在解決其他軟件包管理器的問題（例如，易於安裝，點，distutils）。

康達解決了很多包裝問題。安裝Conda後，您可以安裝所需的軟件包，而不用擔心它們失敗。您還可以創建「虛擬環境」。你想Python2和Python3在同一個系統上？完成。

conda create -n Python2 python=2.7.13 
conda create -n Python3 python=3.6.0 

要切換到一個，您可以鍵入：

activate Python2 

現在你在Python2環境。

無論你喜歡什麼，你都可以調用環境。

這是一個非常有用的20分鐘視頻，來自Continuum的Aaron Meurer在SciPy 2014上對Conda進行了演示。（https://www.youtube.com/watch?v=UaIvrDWrIWM）我觀看了這段視頻，它永遠改變了我的生活（關於Python環境和包裝）。

隨着康達，創造SciPy2和SciPy3環境：

>conda search scipy 
Fetching package metadata ........... 
scipy      0.11.0    np17py27_1 defaults 
          0.11.0    np16py27_1 defaults 
          0.11.0    np17py26_1 defaults 
          0.11.0    np16py26_1 defaults 
          0.12.0    np17py26_0 defaults 
          0.12.0    np17py33_0 defaults 
          0.12.0    np17py27_0 defaults 
          0.12.0    np16py27_p0 defaults  [mkl] 
          0.12.0    np17py27_p0 defaults  [mkl] 
             <<Truncated>> 
          0.18.0    np111py34_0 defaults 
          0.18.0    np111py35_0 defaults 
          0.18.0    np111py27_0 defaults 
          0.18.1    np111py35_0 defaults 
          0.18.1    np111py27_0 defaults 
          0.18.1    np111py36_0 defaults 
          0.18.1    np111py34_0 defaults 
          0.18.1    np112py27_1 defaults 
          0.18.1    np111py34_1 defaults 
          0.18.1    np112py36_1 defaults 
          0.18.1    np111py36_1 defaults 
          0.18.1    np112py35_1 defaults 
          * 0.18.1    np111py27_1 defaults 
          0.18.1    np111py35_1 defaults 

>conda search python 
Fetching package metadata ........... 
python      2.6.8       5 defaults 
          2.6.8       6 defaults 
          2.6.9       0 defaults 
          2.6.9       1 defaults 
          2.7.3       2 defaults 
             <<Truncated>> 
          2.7.10      0 defaults 
          2.7.10      1 defaults 
          2.7.10      3 defaults 
          2.7.10      4 defaults 
          2.7.10      5 defaults 
          2.7.11      0 defaults 
          2.7.11      1 defaults 
          2.7.11      2 defaults 
          2.7.11      4 defaults 
          2.7.11      5 defaults 
          2.7.12      0 defaults 
          * 2.7.13      0 defaults 
          3.3.0       4 defaults 
          3.3.1       0 defaults 
          3.3.2       0 defaults 
          3.3.3       0 defaults 
          3.3.4       0 defaults 
          3.3.5       0 defaults 
             <<Truncated>> 
          3.5.1       0 defaults 
          3.5.1       1 defaults 
          3.5.1       2 defaults 
          3.5.1       4 defaults 
          3.5.1       5 defaults 
          3.5.2       0 defaults 
          3.6.0       0 defaults 

>conda create -n SciPy2 python=2.7.13 scipy=0.18.1 
Fetching package metadata ........... 
Solving package specifications: . 

Package plan for installation in environment D:\Applications\Anaconda\envs\SciPy2: 

The following NEW packages will be INSTALLED: 

    mkl:   2017.0.1-0 
    numpy:   1.12.0-py27_0 
    pip:   9.0.1-py27_1 
    python:   2.7.13-0 
    scipy:   0.18.1-np112py27_1 
    setuptools:  27.2.0-py27_1 
    vs2008_runtime: 9.00.30729.5054-0 
    wheel:   0.29.0-py27_0 

Proceed ([y]/n)? y 

numpy-1.12.0-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 10.88 MB/s 
scipy-0.18.1-n 100% |###############################| Time: 0:00:00 13.49 MB/s 
# 
# To activate this environment, use: 
# > activate SciPy2 
# 
# To deactivate this environment, use: 
# > deactivate SciPy2 
# 
# * for power-users using bash, you must source 
# 


>conda create -n SciPy3 python=3.6.0 scipy=0.18.1 
Fetching package metadata ........... 
Solving package specifications: . 

Package plan for installation in environment D:\Applications\Anaconda\envs\SciPy3: 

The following NEW packages will be INSTALLED: 

    mkl:   2017.0.1-0 
    numpy:   1.12.0-py36_0 
    pip:   9.0.1-py36_1 
    python:   3.6.0-0 
    scipy:   0.18.1-np112py36_1 
    setuptools:  27.2.0-py36_1 
    vs2015_runtime: 14.0.25123-0 
    wheel:   0.29.0-py36_0 

Proceed ([y]/n)? y 

vs2015_runtime 100% |###############################| Time: 0:00:00 9.96 MB/s 
python-3.6.0-0 100% |###############################| Time: 0:00:02 12.86 MB/s 
numpy-1.12.0-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 13.61 MB/s 
setuptools-27. 100% |###############################| Time: 0:00:00 13.15 MB/s 
wheel-0.29.0-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 18.89 MB/s 
pip-9.0.1-py36 100% |###############################| Time: 0:00:00 11.73 MB/s 
scipy-0.18.1-n 100% |###############################| Time: 0:00:00 12.76 MB/s 
# 
# To activate this environment, use: 
# > activate SciPy3 
# 
# To deactivate this environment, use: 
# > deactivate SciPy3 
# 
# * for power-users using bash, you must source 
# 


>activate SciPy3 

(SciPy3) > 

注：我只是做這在Windows上。它在Mac和Linux上的工作原理是一樣的，除非像它說的那樣，使用Bash你必須先獲得源代碼才能激活。

我希望這可以幫助你，因爲它幫助了我。

Answer 2

正如@Akavall提到的那樣，目前您已經安裝了Python2.x pip，並且當您運行此命令pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose時，您正在使用此pip來安裝軟件包。爲了安裝Python3.x的軟件包，您需要安裝一個Python3.x pip，它被稱爲pip3。要安裝PIP3，從終端運行下面​​的命令：

sudo apt-get install python3-pip

一旦PIP3已經安裝，您可以使用再安裝包爲您python3.x：

pip3 install <module-name>

注意您仍然可以繼續在同一臺機器上同時運行Python2.x和Python3.x，因此不需要卸載python2.x。

您可以繼續安裝包Python2.x因爲你一直在做，通過使用：

pip install <module-name>

和使用python3.x安裝軟件包：

pip3 install <module-name>

最後，要在您的終端上運行Python3.x，您需要輸入：

python3

而不僅僅是python（它是指python2.x）。舉例來說，如果你有一個名爲Hello.py腳本，從終端使用Python3.x執行該腳本您執行以下操作：

python3.x Hello.py 

使用Python2.x運行相同的腳本，你就以下：

python2.x Hello.py 

或：

python Hello.py 

所以，一句話，pip點python2，惠斯特pip3點python3。見this question for more information。

我希望能回答你的問題:)。再次，我只是擴展了@Akavall上面已經給出的一個好評，所以信譽歸功於@Akavall。