Ich versuche, Python und eine Reihe von Paketen auf einem 64-Bit-Windows 7-Desktop zu installieren. Ich habe Python 3.4 installiert, Microsoft Visual Studio C ++ installiert und numpy, pandas und einige andere erfolgreich installiert. Beim Versuch, scipy zu installieren, wird die folgende Fehlermeldung angezeigt.

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

Ich verwende pip install offline. Der Installationsbefehl, den ich verwende, lautet:

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

Ich habe die Beiträge hier gelesen, in denen es darum geht, einen Compiler zu benötigen, der, wenn ich das richtig verstehe, der VS C ++ - Compiler ist. Ich verwende die Version 2010 wie Python 3.4. Dies hat bei anderen Paketen funktioniert.

Muss ich die Windows-Binärdatei verwenden oder gibt es eine Möglichkeit, die Pip-Installation zum Laufen zu bringen?

Vielen Dank für die Hilfe

Die Lösung für das Fehlen von BLAS / LAPACK-Bibliotheken für SciPy-Installationen unter Windows 7 64-Bit wird hier beschrieben:

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

Die Installation von Anaconda ist viel einfacher, aber Sie erhalten immer noch keine Intel MKL- oder GPU-Unterstützung, ohne dafür zu bezahlen (sie sind in den MKL-Optimierungs- und Beschleunigungs-Add-Ons für Anaconda enthalten - ich bin mir nicht sicher, ob sie PLASMA und MAGMA verwenden). . Mit der MKL-Optimierung hat numpy IDL bei großen Matrixberechnungen um das Zehnfache übertroffen. MATLAB verwendet die Intel MKL-Bibliothek intern und unterstützt GPU-Computing. Wenn Sie Student sind, können Sie dies auch für den Preis verwenden (50 US-Dollar für MATLAB + 10 US-Dollar für die Parallel Computing Toolbox). Wenn Sie die kostenlose Testversion von Intel Parallel Studio erhalten, werden die MKL-Bibliothek sowie C ++ - und FORTRAN-Compiler mitgeliefert, die nützlich sind, wenn Sie BLAS und LAPACK von MKL oder ATLAS unter Windows installieren möchten:

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

Parallel Studio enthält außerdem die Intel MPI-Bibliothek, die für Cluster-Computing-Anwendungen und deren neueste Xeon-Prozessoren nützlich ist. Während das Erstellen von BLAS und LAPACK mit MKL-Optimierung nicht trivial ist, sind die Vorteile für Python und R recht groß, wie in diesem Intel-Webinar beschrieben:

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

Anaconda und Enthought haben Unternehmen aufgebaut, um diese Funktionalität und einige andere Dinge einfacher bereitzustellen. Es ist jedoch für diejenigen frei verfügbar, die bereit sind, ein wenig zu arbeiten (und ein wenig zu lernen).

Für diejenigen, die R verwenden, können Sie jetzt MKL-optimiertes BLAS und LAPACK kostenlos mit R Open von Revolution Analytics erhalten.

BEARBEITEN: Anaconda Python wird jetzt mit MKL-Optimierung geliefert und unterstützt eine Reihe anderer Optimierungen der Intel-Bibliothek über die Intel Python-Distribution. Die GPU-Unterstützung für Anaconda in der Accelerate-Bibliothek (früher bekannt als NumbaPro) beträgt jedoch immer noch über 10.000 USD! Die besten Alternativen dafür sind wahrscheinlich PyCUDA und Scikit-Cuda, da Copperhead (im Wesentlichen eine kostenlose Version von Anaconda Accelerate) die Entwicklung leider vor fünf Jahren eingestellt hat. Es kann hier gefunden werden wenn jemand dort weitermachen möchte, wo er aufgehört hat.

Der folgende Link sollte alle Probleme mit Windows und SciPy lösen . Wählen Sie einfach den entsprechenden Download. Ich konnte das Paket ohne Probleme per Pip installieren. Jede andere Lösung, die ich versucht habe, bereitete mir große Kopfschmerzen.

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

Befehl:

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

Dies setzt voraus, dass Sie Folgendes bereits installiert haben:

1. Installieren Sie Visual Studio 2015/2013 mit Python Tools
   (Wird bei der Installation von 2015 in die Setup-Optionen integriert)

2. Installieren Sie den Visual Studio C ++ - Compiler für Python.
   Quelle: http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
   Dateiname:VCForPython27.msi

3. Installieren Sie die Python-Version Ihrer Wahl.
   Quelle: python.org
   Dateiname (z. B.):python-2.7.10.amd64.msi

Die Version meines Pythons ist 2.7.10, 64-Bit-Windows 7.

1. Herunterladen scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl vonhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
2. Öffnen cmd
3. Stellen Sie sicher, dass scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whles sich im cmdaktuellen Verzeichnis befindet, und geben Sie ein pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.

Es wird erfolgreich installiert.

Tut mir leid, aber dies ist das erste Google-Suchergebnis. Dies ist die Lösung, die für mich funktioniert hat:

1. Laden Sie numpy + mkl Wheel von http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy herunter . Verwenden Sie die Version, die mit Ihrer Python-Version identisch ist (überprüfen Sie dies mit Python -V). Z.B. Wenn Ihre Python 3.5.2 ist, laden Sie das Rad herunter, das cp35 anzeigt

2. Öffnen Sie die Eingabeaufforderung und navigieren Sie zu dem Ordner, in den Sie das Rad heruntergeladen haben. Führen Sie den folgenden Befehl aus: pip install [Dateiname des Rads]

3. Laden Sie das SciPy-Rad von folgender Adresse herunter: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy (ähnlich dem obigen Schritt).

4. Wie oben, pip install [Dateiname des Rades]

Dies war die Reihenfolge, in der ich alles zum Laufen brachte. Der zweite Punkt ist der wichtigste. Scipy braucht Numpy+MKLnicht nur Vanille Numpy.

1. Installieren Sie Python 3.5
2. pip install "file path"(Laden Sie das Numpy + MKL-Rad hier herunter: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy )
3. pip install scipy

Wenn Sie mit Windows und Visual Studio 2015 arbeiten

• Installieren Sie miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.html
• Ändern Sie Ihre Python-Umgebung in Python 3.4 (32 Bit).
• Klicken Sie auf Python Environment 3.4 und öffnen Sie cmd

Geben Sie die folgenden Befehle ein

• "conda install numpy"
• "conda install pandas"
• "conda install scipy"

Meine 5 Cent; Sie können einfach den gesamten (vorkompilierten) SciPy von https://github.com/scipy/scipy/releases installieren

Viel Glück!

Einfache und schnelle Installation von Scipy unter Windows

1. Vom http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipyDownload (zB ist das richtige Paket für Python 3.5 und Windows x64 das richtige Scipy - Paket für Ihre Python - Version scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).
2. Öffnen Sie cmddas Verzeichnis mit dem heruntergeladenen Scipy-Paket.
3. Typ pip install <<your-scipy-package-name>>(z. B. pip install scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).

Für Python27 1 、 Installiere numpy + mkl （Download-Link: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/） 2 、 installiere scipy (dieselbe Seite) OK!

Intel bietet jetzt eine kostenlose Python-Distribution für Linux / Windows / OS X mit dem Namen " Intel-Distribution für Python " an.

Es handelt sich um eine vollständige Python-Distribution (z. B. python.exe ist im Paket enthalten), die einige vorinstallierte Module enthält, die mit Intels MKL (Math Kernel Library) kompiliert und somit für eine schnellere Leistung optimiert wurden.

Die Distribution umfasst die Module NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Pandas, Matplotlib, Numba, TBB, PyDAAL, Jupyter und andere. Der Nachteil ist ein wenig Verspätung beim Upgrade auf neuere Versionen von Python. Zum Beispiel bietet die Distribution ab heute (1. Mai 2017) CPython 3.5 an, während die Version 3.6 bereits verfügbar ist. Wenn Sie die neuen Funktionen jedoch nicht benötigen, sollten sie vollkommen in Ordnung sein.

Ich habe auch den gleichen Fehler bei der Installation von scikit-fuzzy erhalten. Ich habe den Fehler wie folgt behoben:

1. Installieren Sie Numpy , eine WhL-Datei
2. Installiere Scipy , wieder eine Whl-Datei

Wählen Sie eine Datei gemäß der Python-Version wie amd64 für Python3 und eine andere Win32-Datei für Python27

3. dann pip install --user skfuzzy

Ich hoffe, es wird für Sie funktionieren

Lösungen:

1. Laden Sie, wie in vielen Antworten angegeben, NumPy und SciPy whl von http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ herunter und installieren Sie es mit

   pip install <whl_location>

2. Erstellen von BLAS / LAPACK aus der Quelle

3. Mit Miniconda .

Verweisen:

1. ScikitLearn-Installation
2. Einfachste Möglichkeit, BLAS und LAPACK für scipy zu installieren?

Die Verwendung von Ressourcen unter http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy löst das Problem. Sie sollten jedoch auf die Kompatibilität der Versionen achten. Nachdem ich es einige Male versucht hatte, entschied ich mich schließlich, Python zu deinstallieren und installierte dann eine neue Version von Python zusammen mit numpy und installierte dann scipy. Dies löste mein Problem.

Installieren Sie die Python-Distribution von Intel https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

Besser für die Verteilung von Python sollten sie zunächst enthalten

Mach das, es hat sich für mich gelöst pip install -U scikit-learn