64 비트 Windows 7 데스크톱에 파이썬과 일련의 패키지를 설치하려고합니다. Python 3.4를 설치하고 Microsoft Visual Studio C ++을 설치했으며 numpy, pandas 및 기타 몇 가지를 성공적으로 설치했습니다. scipy를 설치하려고 할 때 다음 오류가 발생합니다.
numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found오프라인으로 pip install을 사용하고 있습니다. 사용중인 설치 명령은 다음과 같습니다.
pip install --no-index --find-links="S:\python\scipy 0.15.0" scipy필자가 올바르게 이해하면 VS C ++ 컴파일러라는 컴파일러가 필요한 게시물을 읽었습니다. Python 3.4를 사용하면서 2010 버전을 사용하고 있습니다. 이것은 다른 패키지에서 작동했습니다.
윈도우 바이너리를 사용해야합니까, 아니면 pip 설치를 작동시킬 수있는 방법이 있습니까?
도움을 주셔서 감사합니다
답변
Windows 7 64 비트에서 SciPy 설치를위한 BLAS / LAPACK 라이브러리가없는 솔루션은 다음과 같습니다.
http://www.scipy.org/scipylib/building/windows.html
Anaconda를 설치하는 것이 훨씬 쉽지만 비용을 지불하지 않고 Intel MKL 또는 GPU를 지원하지 않습니다 (Anaconda의 MKL 최적화 및 가속화 애드온에 있음-PLASMA 및 MAGMA를 사용하는지 확실하지 않습니다) . MKL 최적화를 통해 numpy는 대규모 매트릭스 계산에서 IDL보다 10 배나 뛰어났습니다. MATLAB은 내부에서 Intel MKL 라이브러리를 사용하고 GPU 컴퓨팅을 지원하므로 학생 인 경우 가격으로 사용할 수도 있습니다 (MATLAB의 경우 $ 50, Parallel Computing Toolbox의 경우 $ 10). 인텔 패러렐 스튜디오의 무료 평가판을 받으면 MKL 라이브러리뿐만 아니라 Windows의 MKL 또는 ATLAS에서 BLAS 및 LAPACK을 설치하려는 경우 편리한 C ++ 및 FORTRAN 컴파일러와 함께 제공됩니다.
http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/
Parallel Studio에는 클러스터 컴퓨팅 응용 프로그램 및 최신 Xeon 프로세서에 유용한 Intel MPI 라이브러리도 제공됩니다. MKL 최적화를 사용하여 BLAS 및 LAPACK을 빌드하는 프로세스는 사소한 것이 아니지만이 인텔 웹 세미나에 설명 된대로 Python 및 R에 대한 이점은 상당히 큽니다.
Anaconda와 Enthought는이 기능과 몇 가지 다른 것들을보다 쉽게 배포 할 수 있도록 비즈니스를 구축했습니다. 그러나 약간의 작업 (및 약간의 학습)을 기꺼이하려는 사람들에게는 자유롭게 사용할 수 있습니다.
R을 사용하는 사용자는 이제 Revolution Analytics의 R Open 을 사용하여 MKL 최적화 BLAS 및 LAPACK을 무료로 얻을 수 있습니다 .
편집 : Anaconda Python은 이제 MKL 최적화와 함께 제공되며 Intel Python 배포를 통해 여러 가지 다른 Intel 라이브러리 최적화를 지원합니다. 그러나 Accelerate 라이브러리 (이전의 NumbaPro)에서 Anaconda에 대한 GPU 지원은 여전히 미화 1 천만 달러 이상입니다! 그에 대한 가장 좋은 대안은 아마도 PyCUDA와 scikit-cuda 일 것입니다. 구리 헤드 (본질적으로 Anaconda Accelerate의 무료 버전)는 5 년 전에 개발을 중단했습니다. 누군가가 그들이 어디에서 멈췄는지 알고 싶다면 여기 에서 찾을 수 있습니다 .
답변
다음 링크는 Windows 및 SciPy의 모든 문제를 해결해야합니다 . 적절한 다운로드를 선택하십시오. 문제없이 패키지를 핍 설치 할 수있었습니다. 내가 시도한 다른 모든 솔루션은 나에게 큰 두통을 주었다.
출처 : http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
명령:
pip install [Local File Location]\[Your specific file such as scipy-0.16.0-cp27-none-win_amd64.whl]이것은 다음을 이미 설치했다고 가정합니다.
-
Python Tools를 사용하여 Visual Studio 2015/2013
설치 (2015 설치시 설치 옵션에 통합됨) -
Python 용 Visual Studio C ++ 컴파일러 설치
원본 : http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
파일 이름 :VCForPython27.msi -
선택한 Python 버전 설치
소스 : python.org
파일 이름 (예 🙂python-2.7.10.amd64.msi
답변
내 파이썬 버전은 2.7.10, 64 비트 Windows 7입니다.
- 다운로드
scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl에서http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy - 열다
cmd - 현재 디렉토리
scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl에 있는지 확인한cmd다음을 입력하십시오pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.
성공적으로 설치됩니다.
답변
necro에 죄송하지만 이것이 첫 번째 Google 검색 결과입니다. 이것이 나를 위해 일한 솔루션입니다.
-
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 에서 numpy + mkl 휠을 다운로드
하십시오 . 파이썬 버전과 동일한 버전을 사용하십시오 (python -V를 사용하여 확인). 예 : 파이썬이 3.5.2이면 cp35가 표시된 휠을 다운로드하십시오. -
명령 프롬프트를 열고 휠을 다운로드 한 폴더로 이동하십시오. 다음 명령을 실행하십시오. pip install [파일 이름]
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SciPy 휠을 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 에서 다운로드 하십시오 (위 단계와 유사).
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위와 같이 pip install [파일명]
답변
이것은 내가 모든 것을 작동시키는 명령이었습니다. 두 번째 요점이 가장 중요합니다. Numpy+MKL바닐라뿐만 아니라 시피도 필요하다 Numpy.
- 파이썬 3.5 설치
pip install "file path"(여기에서 Numpy + MKL 휠을 다운로드하십시오 : http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy )pip install scipy
답변
Windows 및 Visual Studio 2015로 작업중인 경우
- miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.html 설치
- 파이썬 환경을 파이썬 3.4 (32 비트)로 변경하십시오.
- 파이썬 환경 3.4를 클릭하고 cmd를여십시오.
다음 명령을 입력하십시오
- “콘다 설치 numpy”
- “콘다 설치 팬더”
- “콘다 설치 scipy”
