Я намагаюся встановити python та серію пакетів на робочий стіл 64-bit Windows. Я встановив Python 3.4, встановив Microsoft Visual Studio C ++ і успішно встановив numpy, панди та декілька інших. Я отримую таку помилку при спробі встановити scipy;

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

Я використовую pip install offline, команда встановлення, яку я використовую, це;

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

Я прочитав тут повідомлення про необхідність компілятора, який, якщо я правильно зрозумів, є компілятором VS C ++. Я використовую версію 2010 року, як і Python 3.4. Це спрацювало для інших пакетів.

Чи потрібно використовувати бінарне вікно чи є спосіб, з яким я можу змусити встановити файл для роботи програми?

Велике спасибі за допомогу

Тут описано рішення щодо відсутності бібліотек BLAS / LAPACK для установок SciPy в Windows 7 64-розрядних:

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

Встановити Anaconda набагато простіше, але ви все одно не отримуєте підтримку Intel MKL або GPU, не платячи за це (вони є в додатках оптимізації MKL та прискоренні для Anaconda - я не впевнений, чи вони використовують PLASMA та MAGMA) . Завдяки оптимізації MKL, numpy перевершив IDL на великих обчисленнях матриць в 10 разів. MATLAB використовує бібліотеку Intel MKL внутрішньо і підтримує обчислення GPU, тому можна також використовувати це за ціну, якщо вони є студентом (50 доларів за MATLAB + 10 доларів за панель інструментів паралельних обчислень). Якщо ви отримаєте безкоштовну пробну версію Intel Parallel Studio, вона поставляється з бібліотекою MKL, а також компіляторами C ++ і FORTRAN, які стануть у нагоді, якщо ви хочете встановити BLAS і LAPACK з MKL або ATLAS на Windows:

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

Parallel Studio також постачається з бібліотекою Intel MPI, корисною для кластерних обчислювальних програм та їх останніми процесорами Xeon. Хоча процес створення BLAS та LAPACK з оптимізацією MKL не є тривіальним, переваги цього для Python та R досить великі, як описано в цьому веб-семінарі Intel:

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

Anaconda та Enthought створили бізнес для полегшення розгортання цієї функціональності та кількох інших речей. Однак він є у вільному доступі для тих, хто бажає трохи попрацювати (і трохи навчитися).

Для тих, хто використовує R, тепер ви можете безкоштовно оптимізувати BLL та LAPACK з оптимізацією MKL за допомогою R Open від Revolution Analytics.

EDIT: Anaconda Python тепер поставляється з оптимізацією MKL, а також підтримкою ряду інших оптимізацій бібліотеки Intel через дистрибутив Intel Python. Однак підтримка GPU для Anaconda в бібліотеці Accelerate (раніше відома як NumbaPro) все ще перевищує $ 10 000 USD! Найкращими альтернативами для цього є, мабуть, PyCUDA та scikit-cuda, оскільки мідь (фактично безкоштовна версія Anaconda Accelerate), на жаль, припинив свій розвиток п'ять років тому. Він може бути знайдений тут , якщо хто -то хоче забрати , де вони зупинилися.

Наступне посилання має вирішити всі проблеми з Windows та SciPy ; просто виберіть відповідне завантаження. Мені вдалося встановити пакет без проблем. Кожне інше рішення, яке я спробував, викликало великі головні болі.

Джерело: 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]

Це передбачає, що ви вже встановили наступне:

1. Встановити Visual Studio 2015/2013 за допомогою інструментів Python
   (Інтегровано в параметри настройки при встановленні 2015 року)

2. Встановити компілятор Visual Studio C ++ для Python
   Джерело: http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
   Ім'я файлу:VCForPython27.msi

3. Встановити Python Версію за вибором
   Джерело: Назва
   файлу python.org (наприклад):python-2.7.10.amd64.msi

Версія мого пітона - 2.7.10, 64-розрядна Windows 7.

1. Завантажити scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whlзhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
2. відчинено cmd
3. Переконайтеся, що він scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whlзнаходиться у cmdпоточному каталозі, а потім введіть pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.

Він буде успішно встановлений.

Вибачте за некроз, але це перший результат пошуку Google. Це рішення, яке працювало для мене:

1. Завантажте колесо numpy + mkl з http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy . Використовуйте версію, таку, що і ваша версія python (перевірте за допомогою python -V). Напр. якщо ваш пітон 3.5.2, завантажте колесо, на якому зображено cp35

2. Відкрийте командний рядок та перейдіть до папки, у яку ви завантажили колесо. Виконайте команду: встановити pip [назва файлу колеса]

3. Завантажте колесо SciPy з: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy (подібно до кроку вище).

4. Як зазначено вище, встановити pip [назва файлу колеса]

Це був наказ, я все працював. Другий момент - найважливіший. Необхідна наука Numpy+MKL, а не тільки ваніль Numpy.

1. Встановіть python 3.5
2. pip install "file path"(завантажте колесо Numpy + MKL звідси http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy )
3. pip install scipy

Якщо ви працюєте з Windows та Visual Studio 2015

• Встановіть мініконду http://conda.pydata.org/miniconda.html
• Змініть середовище python на python 3.4 (32bit)
• натисніть на середовище python 3.4 та відкрийте cmd

Введіть наступні команди

• "conda install numpy"
• "панди встановити панди"
• "conda install scipy"

Мої 5 копійок; Ви можете просто встановити весь (попередньо складений) SciPy з https://github.com/scipy/scipy/releases

Щасти!

Проста і швидка установка Scipy в Windows

1. Від http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipyзавантаження правильний пакет SciPy для вашої версії Python (наприклад , правильний пакет для пітона 3.5 і Windows x64 є scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).
2. Відкрийте cmdвсередині каталогу, що містить завантажений пакет Scipy.
3. Тип pip install <<your-scipy-package-name>>(наприклад, pip install scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).

Для python27 1 ll Встановіть numpy + mkl link посилання для завантаження: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/） 2 、 встановіть scipy (той самий сайт) ОК!

Тепер Intel надає дистрибутив Python для Linux / Windows / OS X безкоштовно під назвою " Розподіл Intel для Python ".

Його повний розподіл Python (наприклад, python.exe включений в комплект), який включає деякі попередньо встановлені модулі, складені проти Intel MKL (Math Kernel Library) і таким чином оптимізовані для більш швидкої роботи.

В дистрибутив входять модулі NumPy, SciPy, scikit-learn, панди, matplotlib, Numba, tbb, pyDAAL, Jupyter та інші. Недолік - це трохи запізнення в переході на новіші версії Python. Наприклад, станом на сьогодні (1 травня 2017 року) дистрибуція забезпечує CPython 3.5, тоді як версія 3.6 вже вийшла. Але якщо вам не потрібні нові функції, вони повинні бути прекрасними.

Я також отримував таку ж помилку під час встановлення scikit-нечіткого. Я вирішив помилку наступним чином:

1. Встановіть Numpy , файл whl
2. Встановіть Scipy , знову файл whl

виберіть файл відповідно до версії python, наприклад amd64 для python3 та іншого файлу win32 для python27

3. тоді pip install --user skfuzzy

Я сподіваюся, це буде працювати для вас

Рішення:

1. Як зазначено у багатьох відповідях, завантажте NumPy та SciPy whl з http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ та встановіть за допомогою

   pip install <whl_location>

2. Побудова BLAS / LAPACK з джерела

3. Використання Miniconda .

Посилання:

1. Установка ScikitLearn
2. Найпростіший спосіб встановити BLAS і LAPACK для scipy?

Використання ресурсів на веб- сайті http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy вирішить проблему. Однак вам слід бути обережними щодо сумісності версій. Спробувавши кілька разів, нарешті я вирішив видалити python, а потім встановив свіжу версію python разом із numpy, а потім встановив scipy, і це вирішило мою проблему.

встановити розподіл python від інтелекту https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

краще для розповсюдження пітона слід їх містити спочатку

зробіть це, це вирішило для мене pip install -U scikit-learn