Windows Scipy 安装: 找不到 Lapack/Blas 资源

我正在尝试安装 Python 和一系列的软件包到64位的 Windows7桌面上。我已经安装了 Python 3.4，安装了 Microsoft Visual Studio C + + ，并成功地安装了 numpy、 Pandas 和其他一些软件。我得到以下错误时，试图安装 spcipy;

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

我使用 pip 离线安装，我使用的安装命令是;

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

我已经阅读了这里关于需要一个编译器的文章，如果我理解正确的话，是 VS C + + 编译器。我使用的是2010版本，就像我使用 Python 3.4一样。这对其他软件包也有效。

我必须使用窗口二进制或有一个方法，我可以让 pip 安装工作？

非常感谢你的帮助

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最佳答案

这里描述了在 Windows 764位上安装 SciPy 时缺少 BLAS/LAPACK 库的解决方案:

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

安装 Anaconda 要容易得多，但是如果不支付费用，你仍然无法获得 Intel MKL 或 GPU 支持(它们在 Anaconda 的 MKL 优化和加速附加组件中——我不确定它们是否使用了 PLASMA 和 MAGMA)。通过 MKL 优化，numpy 在大型矩阵计算中的性能是 IDL 的10倍。MATLAB 在内部使用英特尔 MKL 库并支持 GPU 计算，所以如果你是学生的话，你也可以用这个价格(50美元的 MATLAB + 10美元的并行计算工具箱)。如果你免费试用英特尔平行工作室，它附带了 MKL 库，以及 C + + 和 FORTRAN 编译器，将派上用场，如果你想安装 BLAS 和 LAPACK 从 MKL 或 ATLAS 在 Windows 上:

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

并行工作室还提供了 Intel MPI 库，对集群计算应用程序及其最新的 Xeon 处理器非常有用。虽然使用 MKL 优化构建 BLAS 和 LAPACK 的过程并不简单，但是对 Python 和 R 来说，这样做的好处是相当大的，正如这个 Intel 网络研讨会所描述的:

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

Anaconda 和 Enthought 通过使这个功能和其他一些东西更容易部署来建立业务。然而，它是免费提供给那些愿意做一点工作(和一点学习)。

对于那些谁使用 R，你现在可以得到 MKL 优化 BLAS 和 LAPACK 免费与 打开从革命分析。

编辑: Anaconda Python 现在提供了 MKL 优化，以及通过 Intel Python 发行版对许多其他 Intel 库优化的支持。然而，GPU 对加速库(以前称为 NumbaPro)中的 Anaconda 的支持仍然超过10000美元！最好的替代方案可能是 PyCUDA 和 scikit-cuda，因为铜斑蛇(本质上是水蟒加速版的免费版)不幸在五年前停止了开发。它可以找到 给你如果有人想继续他们离开了。

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下面的链接应该可以解决 Windows 和 SciPy 的所有问题，只需选择适当的下载。我能够 pip 安装软件包没有问题。我试过的每一种方法都让我头疼不已。

资料来源: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

命令:

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

这里假设您已经安装了以下软件:

  1. 使用 Python 工具安装 Visual Studio 2015/2013
    (集成到2015年安装时的设置选项中)

  2. 为 Python 安装 VisualStudioC + + 编译器
    来源: http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx? id = 44266”rel = “ noReferrer”> http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
    文件名: VCForPython27.msi

  3. 安装 Python 版本的选择
    资料来源: python.org
    文件名(例如) : python-2.7.10.amd64.msi

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如果使用的是 Windows 和 VisualStudio2015

输入以下命令

  • “ conda install numpy”
  • “康达安装熊猫”
  • “ conda install scypy”
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我的5美分; 您可以只安装整个(预编译) SciPy 从 Https://github.com/scipy/scipy/releases

祝你好运！

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这是命令，我让一切工作。第二点是最重要的一点。Scipy 需要的是 Numpy+MKL不仅仅是香草 Numpy。

  1. 安装 python 3.5
  2. pip install "file path"(从这里下载 Numpy + MKL 滚轮 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy)
  3. pip install scipy
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我的 python 版本是2.7.10,64位 Windows7。

  1. 从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy下载 scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
  2. 打开 cmd
  3. 确保 scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl在 cmd的工作目录，然后输入 pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl。

它会成功安装。

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对不起，但这是第一个谷歌搜索结果。这是我的解决方案:

  1. 下载 numpy + mkl 滚轮 Http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy. 使用与 Python 版本相同的版本(使用 python-V 检查)。例如，如果你的 python 是3.5.2，下载显示 cp35

    2. 的滚轮

  2. 打开命令提示符并导航到下载滚轮的文件夹。运行命令: pip install [ file name of eler ]

  3. 从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy下载 SciPy 轮(类似于上面的步骤)。

  4. 如上所述，pip install [文件名的车轮]

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使用 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy的资源将解决这个问题。但是，您应该注意版本兼容性。经过几次尝试，最后我决定卸载 python，然后安装了一个新版本的 python 和 numpy，然后安装了 scypy，这解决了我的问题。

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安装 Intel 的 python https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python发行版

对于 Python 的分布来说，最好在初始阶段包含它们

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蟒蛇27 1、安装 numpy + mkl (下载链接: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 2、安装 scypy (同一网站) 好的！

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Intel 现在为 Linux/Windows/OS X 提供了一个免费的 Python 发行版，名为“ Python 的英特尔发行版”。

它是一个完整的 Python 发行版(例如，包中包含 Python.exe) ，其中包含一些根据 Intel 的 MKL (Math Kernel Library)编译的预安装模块，因此为提高性能进行了优化。

发行版包括 NumPy、 SciPy、 scikit-learn、熊猫、 matplotlib、 Numba、 tbb、 pyDAAL、 Jupiter 等模块。缺点是升级到最新版本的 Python 有点晚。例如，截至今天(2017年5月1日) ，发行版提供了 CPython 3.5，而3.6版本已经发布。但是，如果您不需要新特性，那么它们应该完全没有问题。

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Windows 环境下 Scipy 的简单快速安装

  1. 从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy下载 正确的 Python 版本的 Scipy 包(例如，正确的 Python 3.5和 Windows x64的包是 scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl)。
  2. 在包含下载的 Scipy 的目录中打开 cmd 包裹。
  3. 类型 pip install <<your-scipy-package-name>>(例如 pip 安装) Scypy-0.19.1-cp35-cp35m-win _ amd64.whl).
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我在安装 scikit-Fuzzy 时也出现了同样的错误，我解决了以下错误:

  1. 安装一个 whl 文件 麻木
  2. 安装 斯派西，同样是一个 whl 文件

根据 python 版本选择文件，如 python3的 amd64和 python27的其他 win32文件

  1. 然后是 pip install --user skfuzzy

我希望，它会为你工作

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解决方案:

  1. 正如许多答案中指定的那样，从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载 笨蛋和 SciPy whl 并使用

    pip install <whl_location>

  2. Building BLAS/LAPACK from source

  3. Using Miniconda.

Refer:

  1. ScikitLearn Installation
  2. Easiest way to install BLAS and LAPACK for scipy?
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这样做，它为我解决了 pip install -U scikit-learn

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您可能只是安装了太新(不受支持)的 Python 3.x。

本页面提供了过于复杂的问题解决方案。大多数 numpy/scipy 用户不需要编译他们的 numpy 安装，也不需要依赖第三方的“ numpy + mkl”轮子。

下载编译器是一种反模式，您不希望生成 麻木，只能用它

解决方案

  • 安装了受支持的 python 版本后，使用
pip uninstall numpy

然后用

pip install scipy --only-binary numpy

  • --only-binary numpy将强制安装二进制轮(.whl)的 numpy 版本。如果失败，那么 Python 版本太新(尚不支持)。

  • 如果安装了多个 python 版本，则可以确保 pip 正在安装所需的 python 版本

<path_to_python_executable> -m pip install <X>

而不是 pip install <X>。

为什么会这样？

  • Scipy 依赖 numpy，从 Setup.py中可以看到这一点，或者仅仅通过读取 pip 安装日志就可以看到这一点。
  • 如果您安装了太新的(不支持的) python，那么就没有构建轮子(。Whl)在 pip 存储库中，但是 tarball (。Gz) ，在这种情况下，需要用户机器在安装期间编译一些 C + + 代码。参见: Python 打包: Wheels vs tarball (tar.gz)

附录

  • 检查 https://pypi.org/project/numpy/以获得支持的 Python 版本列表。目前(2020-11-04)支持的最新 Python 版本是 Python 3.9。使用 numpy 1.19.3或以上，Python 3.8则为 numpy 1.19.2。(有关旧版本的兼容性，请参阅 麻木不仁的释放通知书)
  • 如果你在 Windows 上，看到 pip试图安装 numpy-<x>.tag.gz，你知道它可能不会工作。相反，请尝试使用旧版本的 Python。您希望看到 pip 为 Windows (numpy-<x>.whl)安装 numpy 二进制轮。你可以检查车轮在 pip 可用的数字 给你。
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我在尝试安装 scypy 时也出现了同样的错误，因为我还安装了 Visual Studio C + + 、 numpy 等等。我的问题是我刚刚安装了 Python 3.9。

我删除了版本3.9.0，并降级到版本3.8.6，而且没有安装任何问题。


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