Tôi đang cố gắng cài đặt python và một loạt các gói lên máy tính để bàn windows 7 64 bit. Tôi đã cài đặt Python 3.4, đã cài đặt Microsoft Visual Studio C ++ và đã cài đặt thành công numpy, gấu trúc và một vài thứ khác. Tôi nhận được lỗi sau khi cố gắng cài đặt scipy;

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

Tôi đang sử dụng pip install offline, lệnh cài đặt tôi đang sử dụng là;

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

Tôi đã đọc các bài viết ở đây về việc yêu cầu một trình biên dịch mà nếu tôi hiểu chính xác là trình biên dịch VS C ++. Tôi đang sử dụng phiên bản 2010 vì tôi đang sử dụng Python 3.4. Điều này đã làm việc cho các gói khác.

Tôi có phải sử dụng cửa sổ nhị phân không hoặc có cách nào để cài đặt pip hoạt động không?

Cảm ơn rất nhiều vì sự giúp đỡ

Giải pháp cho sự vắng mặt của các thư viện BLAS / LAPACK cho các cài đặt SciPy trên Windows 7 64-bit được mô tả ở đây:

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

Việc cài đặt Anaconda dễ dàng hơn nhiều, nhưng bạn vẫn không nhận được hỗ trợ Intel MKL hoặc GPU mà không phải trả tiền (chúng nằm trong phần bổ trợ MKL Tối ưu hóa và tăng tốc cho Anaconda - Tôi cũng không chắc họ có sử dụng PLASMA và MAGMA không) . Với tối ưu hóa MKL, numpy đã vượt trội hơn IDL trên các tính toán ma trận lớn gấp 10 lần. MATLAB sử dụng thư viện Intel MKL trong nội bộ và hỗ trợ tính toán GPU, do đó, người ta cũng có thể sử dụng giá đó nếu họ là sinh viên ($ 50 cho MATLAB + $ 10 cho Hộp công cụ tính toán song song). Nếu bạn được dùng thử miễn phí Intel Parallel Studio, nó đi kèm với thư viện MKL, cũng như các trình biên dịch C ++ và FORTRAN sẽ có ích nếu bạn muốn cài đặt BLAS và LAPACK từ MKL hoặc ATLAS trên Windows:

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

Parallel Studio cũng đi kèm với thư viện Intel MPI, hữu ích cho các ứng dụng điện toán cụm và bộ xử lý Xeon mới nhất của họ. Mặc dù quá trình xây dựng BLAS và LAPACK với tối ưu hóa MKL không phải là nhỏ, nhưng lợi ích của việc này đối với Python và R là khá lớn, như được mô tả trong hội thảo trực tuyến Intel này:

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

Anaconda và Enth think đã xây dựng các doanh nghiệp từ việc tạo ra chức năng này và một vài thứ khác dễ triển khai hơn. Tuy nhiên, nó có sẵn miễn phí cho những người sẵn sàng làm một công việc nhỏ (và một chút học hỏi).

Đối với những người sử dụng R, giờ đây bạn có thể nhận được BLAS và LAPACK được tối ưu hóa MKL miễn phí với R Open từ Revolution Analytics.

EDIT: Anaconda Python hiện có khả năng tối ưu hóa MKL, cũng như hỗ trợ một số tối ưu hóa thư viện Intel khác thông qua bản phân phối Intel Python. Tuy nhiên, hỗ trợ GPU cho Anaconda trong thư viện Tăng tốc (trước đây gọi là NumbaPro) vẫn còn hơn $ 10k USD! Các lựa chọn thay thế tốt nhất có lẽ là PyCUDA và scikit-cuda, vì đầu đồng (về cơ bản là phiên bản miễn phí của Anaconda Accelerate) không may ngừng phát triển năm năm trước. Nó có thể được tìm thấy ở đây nếu bất cứ ai muốn chọn nơi họ rời đi.

Liên kết sau sẽ giải quyết tất cả các vấn đề với Windows và SciPy ; chỉ cần chọn tải về thích hợp. Tôi đã có thể cài đặt gói mà không có vấn đề. Mọi giải pháp khác tôi đã thử đều khiến tôi đau đầu.

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

Chỉ huy:

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

Điều này giả sử bạn đã cài đặt như sau:

1. Cài đặt Visual Studio 2015/2013 với Python Tools
   (Được tích hợp vào các tùy chọn thiết lập khi cài đặt 2015)

2. Cài đặt trình biên dịch Visual Studio C ++ cho Python
   Nguồn: http://www.microsoft.com/en-us/doad/details.aspx?id=44266
   Tên tệp:VCForPython27.msi

3. Cài đặt Python Phiên bản lựa chọn
   Nguồn: python.org
   Tên tệp (ví dụ):python-2.7.10.amd64.msi

Phiên bản python của tôi là 2.7.10, Windows 7 64 bit.

1. Tải xuống scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl từhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
2. Mở cmd
3. Hãy chắc chắn scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whllà trong cmdthư mục hiện tại của bạn, sau đó gõ pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.

Nó sẽ được cài đặt thành công.

Xin lỗi để necro, nhưng đây là kết quả tìm kiếm google đầu tiên. Đây là giải pháp hiệu quả với tôi:

1. Tải xuống bánh xe numpy + mkl từ http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy . Sử dụng phiên bản giống với phiên bản python của bạn (kiểm tra bằng python -V). Ví dụ. nếu con trăn của bạn là 3.5.2, hãy tải xuống bánh xe hiển thị cp35

2. Mở dấu nhắc lệnh và điều hướng đến thư mục mà bạn đã tải xuống bánh xe. Chạy lệnh: pip install [tên tệp của bánh xe]

3. Tải xuống bánh xe SciPy từ: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy (tương tự như bước trên).

4. Như trên, pip cài đặt [tên tệp của bánh xe]

Đây là thứ tự tôi có mọi thứ làm việc. Điểm thứ hai là quan trọng nhất. Nhu cầu Scipy Numpy+MKL, không chỉ vani Numpy.

1. Cài đặt python 3.5
2. pip install "file path"(tải xuống bánh xe Numpy + MKL từ đây http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy )
3. pip install scipy

Nếu bạn đang làm việc với Windows và Visual Studio 2015

• Cài đặt miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.html
• Thay đổi môi trường python của bạn thành python 3,4 (32 bit)
• nhấp vào môi trường python 3,4 và mở cmd

Nhập các lệnh sau

• "cài đặt conda numpy"
• "gấu trúc cài đặt gấu trúc"
• "cài đặt sca"

5 xu của tôi; Bạn chỉ có thể cài đặt toàn bộ SciPy (được biên dịch trước) từ https://github.com/scipy/scipy/release

Chúc may mắn!

Cài đặt Scipy đơn giản và nhanh chóng trong Windows

1. Từ http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipytải xuống gói Scipy chính xác cho phiên bản Python của bạn (ví dụ: gói chính xác cho python 3.5 và Windows x64 là scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).
2. Mở cmdbên trong thư mục chứa gói Scipy đã tải xuống.
3. Loại pip install <<your-scipy-package-name>>(ví dụ: pip cài đặt scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).

Đối với python27 1 、 Cài đặt numpy + mkl link liên kết tải xuống: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 2 、 cài đặt scipy (cùng trang web) OK!

Intel hiện cung cấp bản phân phối Python cho Linux / Windows / OS X miễn phí có tên là " Phân phối Intel cho Python ".

Đây là một bản phân phối Python hoàn chỉnh (ví dụ python.exe được bao gồm trong gói) bao gồm một số mô-đun được cài đặt sẵn được biên dịch dựa trên MKL (Thư viện hạt nhân toán học) của Intel và do đó được tối ưu hóa để có hiệu suất nhanh hơn.

Phân phối bao gồm các mô-đun NumPy, SciPy, scikit-learn, gấu trúc, matplotlib, Numba, tbb, pyDAAL, Jupyter và các loại khác. Hạn chế là một chút độ trễ trong việc nâng cấp lên các phiên bản Python mới hơn. Ví dụ: kể từ hôm nay (1 tháng 5 năm 2017), bản phân phối cung cấp CPython 3.5 trong khi phiên bản 3.6 đã ra mắt. Nhưng nếu bạn không cần các tính năng mới thì chúng sẽ hoàn toàn ổn.

Tôi cũng đã nhận được lỗi tương tự trong khi cài đặt scikit-fuzzy. Tôi đã giải quyết lỗi như sau:

1. Cài đặt Numpy , một tập tin whl
2. Cài đặt Scipy , một lần nữa một tập tin whl

chọn tệp theo phiên bản python như amd64 cho python3 và tệp win32 khác cho python27

3. sau đó pip install --user skfuzzy

Tôi hy vọng, nó sẽ làm việc cho bạn

Các giải pháp:

1. Như được chỉ định trong nhiều câu trả lời, tải xuống NumPy và SciPy whl từ http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ và cài đặt với

   pip install <whl_location>

2. Xây dựng BLAS / LAPACK từ nguồn

3. Sử dụng Miniconda .

Tham khảo:

1. Cài đặt ScikitLearn
2. Cách dễ nhất để cài đặt BLAS và LAPACK cho scipy?

Sử dụng tài nguyên tại http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy sẽ giải quyết vấn đề. Tuy nhiên, bạn nên cẩn thận về khả năng tương thích phiên bản. Sau khi thử vài lần, cuối cùng tôi quyết định gỡ cài đặt python và sau đó cài đặt một phiên bản mới của python cùng với numpy và sau đó cài đặt scipy và điều này đã giải quyết vấn đề của tôi.

cài đặt bản phân phối của python https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

tốt hơn để phân phối python nên chứa chúng ban đầu

làm điều này, nó đã giải quyết cho tôi pip install -U scikit-learn