Я пытаюсь установить Python и ряд пакетов на 64-битный рабочий стол Windows 7. Я установил Python 3.4, установил Microsoft Visual Studio C ++ и успешно установил numpy, pandas и некоторые другие. Я получаю следующую ошибку при попытке установить scipy;

numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found

Я использую pip install в автономном режиме, я использую команду install is;

pip install --no-index --find-links="S:\python\scipy 0.15.0" scipy

Я прочитал посты о том, что требуется компилятор, который, если я правильно понимаю, является компилятором VS C ++. Я использую версию 2010, как я использую Python 3.4. Это сработало для других пакетов.

Должен ли я использовать бинарный файл окна или есть способ заставить установку pip работать?

Большое спасибо за помощь

Решение проблемы отсутствия библиотек BLAS / LAPACK для установок SciPy в 64-битной Windows 7 описано здесь:

http://www.scipy.org/scipylib/building/windows.html

Установить Anaconda намного проще, но вы все равно не получите поддержку Intel MKL или GPU, не заплатив за нее (они есть в дополнениях MKL Optimization и Accelerate для Anaconda - я не уверен, что они также используют PLASMA и MAGMA) , С оптимизацией MKL Numpy превзошел IDL в больших матричных вычислениях в 10 раз. MATLAB использует библиотеку Intel MKL для внутреннего использования и поддерживает вычисления на GPU, поэтому можно использовать ее по цене, если вы студент (50 долларов за MATLAB + 10 долларов за Parallel Computing Toolbox). Если вы получаете бесплатную пробную версию Intel Parallel Studio, она поставляется с библиотекой MKL, а также с компиляторами C ++ и FORTRAN, которые пригодятся вам, если вы хотите установить BLAS и LAPACK из MKL или ATLAS в Windows:

http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/

Parallel Studio также поставляется с библиотекой Intel MPI, полезной для кластерных вычислительных приложений и их новейших процессоров Xeon. Хотя процесс создания BLAS и LAPACK с оптимизацией MKL не является тривиальным, его преимущества для Python и R довольно велики, как описано на этом вебинаре Intel:

https://software.intel.com/en-us/articles/powered-by-mkl-accelerating-numpy-and-scipy-performance-with-intel-mkl-python

Anaconda и Enthought создали бизнес, сделав эту функциональность и несколько других вещей проще в развертывании. Тем не менее, он находится в свободном доступе для тех, кто хочет сделать немного работы (и немного обучения).

Для тех, кто использует R, теперь вы можете получить оптимизированные MKL BLAS и LAPACK бесплатно с R Open от Revolution Analytics.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Anaconda Python теперь поставляется с оптимизацией MKL, а также поддержкой ряда других оптимизаций библиотек Intel через дистрибутив Intel Python. Однако поддержка GPU для Anaconda в библиотеке Accelerate (ранее известной как NumbaPro) по-прежнему превышает 10 тысяч долларов США! Лучшими альтернативами для этого являются, вероятно, PyCUDA и scikit-cuda, так как Copperhead (по сути, бесплатная версия Anaconda Accelerate), к сожалению, прекратил разработку пять лет назад. Это можно найти здесь, если кто-то хочет подобрать, где они остановились.

Следующая ссылка должна решить все проблемы с Windows и SciPy ; просто выберите соответствующую загрузку. Я смог установить пакет без проблем. Любое другое решение, которое я пробовал, вызывало у меня сильные головные боли.

Источник: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

Команда:

 pip install [Local File Location]\[Your specific file such as scipy-0.16.0-cp27-none-win_amd64.whl]

Это предполагает, что вы уже установили следующее:

1. Установите Visual Studio 2015/2013 с помощью инструментов Python
   (интегрирован в параметры установки при установке 2015 г.)

2. Установите компилятор Visual Studio C ++ для Python.
   Источник: http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
   Имя файла:VCForPython27.msi

3. Установите выбранную версию Python.
   Источник: имя
   файла python.org (например):python-2.7.10.amd64.msi

Версия моего питона 2.7.10, 64-битная Windows 7.

1. Скачать scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whlсhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
2. открыто cmd
3. Убедитесь, что scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whlв cmdтекущем каталоге, а затем введите pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.

Он будет успешно установлен.

Извините за некро, но это первый результат поиска в Google. Это решение, которое работает для меня:

1. Загрузите колесо numpy + mkl с http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy . Используйте версию, которая совпадает с вашей версией Python (проверьте с помощью Python -V). Например. если ваш питон 3.5.2, скачайте колесо, которое показывает cp35

2. Откройте командную строку и перейдите в папку, в которую вы скачали колесо. Запустите команду: pip install [имя файла колеса]

3. Загрузите колесо SciPy с: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy (аналогично шагу выше).

4. Как и выше, pip install [имя файла колеса]

Это был приказ, у меня все работало. Второй пункт самый важный. Нужен Сципи Numpy+MKL, а не только ваниль Numpy.

1. Установите Python 3.5
2. pip install "file path"(скачать колесо Numpy + MKL можно здесь http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy )
3. pip install scipy

Если вы работаете с Windows и Visual Studio 2015

• Установите миниконду http://conda.pydata.org/miniconda.html
• Измените свою среду Python на Python 3.4 (32 бита)
• нажмите на среду Python 3.4 и откройте cmd

Введите следующие команды

• "Конда установить Numpy"
• "Конда установить панды"
• "Конда установить Scipy"

Мои 5 центов; Вы можете просто установить весь (предварительно скомпилированный) SciPy с https://github.com/scipy/scipy/releases

Удачи!

Простая и быстрая установка Scipy в Windows

1. От http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipyзагрузки правильный пакет SciPy для вашей версии Python (например , правильный пакет для питона 3.5 и Windows x64 являетсяscipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl ).
2. открыто cmd внутри каталог, содержащий загруженный пакет Scipy.
3. Введите pip install <<your-scipy-package-name>>(например, pip install scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).

Для python27 1 、 Установить numpy + mkl （ссылка для скачивания: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/） 2 、 установить scipy (тот же сайт) ОК!

В настоящее время Intel бесплатно предоставляет дистрибутив Python для Linux / Windows / OS X, который называется « Распределение Intel для Python ».

Это полный дистрибутив Python (например, python.exe входит в комплект), который включает в себя некоторые предустановленные модули, скомпилированные с MKL (Math Kernel Library) от Intel и, таким образом, оптимизированные для более быстрой работы.

В дистрибутив входят модули NumPy, SciPy, scikit-learn, pandas, matplotlib, Numba, tbb, pyDAAL, Jupyter и другие. Недостатком является запоздалое обновление до более поздних версий Python. Например, на сегодняшний день (1 мая 2017 года) дистрибутив предоставляет CPython 3.5, а версия 3.6 уже вышла. Но если вам не нужны новые функции, они должны быть в порядке.

Я также получал ту же ошибку при установке scikit-fuzzy. Я исправил ошибку следующим образом:

1. Установите Numpy , whl файл
2. Установите Scipy , снова ноу файл

выберите файл в соответствии с версией python, например amd64 для python3 и другой файл win32 для python27

3. затем pip install --user skfuzzy

Я надеюсь, это будет работать для вас

Решения:

1. Как указано во многих ответах, загрузите NumPy и SciPy whl с http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ и установите с

   pip install <whl_location>

2. Здание BLAS / LAPACK из источника

3. Используя Miniconda .

См:

1. Установка ScikitLearn
2. Самый простой способ установить BLAS и LAPACK для scipy?

Использование ресурсов по адресу http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy решит проблему. Тем не менее, вы должны быть осторожны с совместимостью версий. После нескольких попыток, наконец, я решил удалить python, а затем установить новую версию python вместе с numpy, а затем установить scipy, и это решило мою проблему.

установить дистрибутив Intel для python https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

лучше для распространения python должен содержать их изначально

сделать это, это решило для меня pip install -U scikit-learn