使用pip安装SciPy

Question

使用pip install numpy可以安装NumPy和pip。

与SciPy有没有类似的可能性？ （做pip install scipy不起作用。）

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更新

包SciPy的是现在可以用pip安装！

Answer 1

easy_install的尝试表明在Python Package Index中的一个问题，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，所有都没有丢失; pip可以从Subversion（SVN），Git，Mercurial和Bazaar存储库安装。 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 

由于NumPy的是一个依赖，应该安装好。

Answer 2

如果我先装BLAS，LAPACK和GCC Fortran语言作为系统软件包（我使用Arch Linux），我可以得到安装了SciPy的：

pip install scipy 

Answer 3

在Ubuntu的10.04（清醒），我就能成功pip install scipy （一个的virtualenv内）在安装它的一些依赖性，特别是后：

$ 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

附加组件为Ubuntu（Ubuntu的  10.04 LTS（清醒山猫））：

存储库移动，但

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

失败对我来说...下面的步骤，它终于在一个虚拟的环境中，python3是对Python 3.2的链接制定（如根。2）： 安装Ubuntu的依赖（见elaichi），克隆与NumPy和SciPy的：

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

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

构建NumPy的（在numpy文件夹内）：

python3 setup.py build --fcompiler=gnu95 

的scipy文件夹中安装SciPy的（）：

python3 setup.py install 

Answer 5

先决条件：

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

实际的软件包：

sudo pip install numpy 
sudo pip install scipy 

可选包：

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

src

Answer 6

我尝试了所有的上面并没有什么工作适合我。这解决了我的所有问题：

pip install -U numpy 

pip install -U scipy 

注意，-U选项pip install请求该包是升级。如果没有它，如果包已经安装pip会通知你这一点，并退出而不做任何事情。

Answer 7

对于Arch Linux的用户：

pip install --user scipy准备与安装下列拱包：

• gcc-fortran
• blas
• lapack

Answer 8

在Fedora，这个作品：

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错误，同时下载，作为参数添加到--nogpgcheckyum，例如： yum --nogpgcheck install blas-devel

在Fedora 日起，使用dnf代替yum。

Answer 9

在我而言，它没有工作，直到我也安装了以下包：libatlas基-dev的，gfortran

sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran 

然后运行PIP安装SciPy的

Answer 10

在Windows上安装跟踪SciPy的这些说明： -

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

第2步：从命令提示符（cd folder-name）转到下载文件所在的目录。

步骤3：运行此命令：

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

Answer 11

为Gentoo，它在主存储库： emerge --ask scipy

Answer 12

1. 安装python-3.4.4
2. SciPy的-0.15.1 -win32-superpack-python3.4
3. 适用以下推荐文档

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

除了所有这些答案， 如果您在64位计算机上安装32位Python，则必须下载与您的计算机无关的32位scipy。 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 在上面的网址，你可以下载的软件包和命令是：PIP安装

Answer 14

答案是肯定的，有。

首先，你可以轻松地安装numpy的使用命令：

pip install numpy 

那么你应该安装MKL，这是SciPy的需要，你可以下载它here

下载后的file_name.whl你安装

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 

然后在相同的网站，你可以下载SciPy的-0.18.1-CP35-cp35m-win32.whl

注意：你应该根据你的python版本下载file_name.whl，如果你的python版本是32bit python3.5你应该下载这个版本，而“win32”是关于你的python版本，而不是你的操作系统版。

然后安装file_name.whl这样的：

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 

那么只有一两件事要做：注释掉specfic线或当你开关输入命令“进口SciPy的”会出现错误信息。

所以注释掉该行

from numpy._distributor_init import NUMPY_MKL # requires numpy+mkl 

在这个文件中：your_own_path \ LIB \站点包\ scipy__init __ PY

然后你可以使用SciPy的:)

Here告诉你更多关于最后一步。

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