Windows Scipy安装:找不到Lapack/Blas资源

Question

我正在尝试将python和一系列软件包安装到64位Windows 7桌面上.我安装了Python 3.4,安装了Microsoft Visual Studio C++,并成功安装了numpy,pandas和其他一些.我在尝试安装scipy时遇到以下错误;

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

我正在使用pip install离线,我正在使用的安装命令是;

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

我已经阅读了这里有关要求编译器的帖子,如果我理解正确的是VS C++编译器.我正在使用2010版本,因为我正在使用Python 3.4.这适用于其他包.

我是否必须使用窗口二进制文件,或者有一种方法可以让pip install工作吗？

非常感谢您的帮助

Answer 1

以下链接应解决Windows和SciPy的所有问题 ; 只需选择适当的下载.我能够毫不费力地安装包.我试过的每一个其他解决方案都给我带来了很大麻烦.

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]

这假设您已经安装了以下内容:

1. 使用Python工具安装Visual Studio 2015/2013
   (已安装到2015年的安装选项中)

2. 安装适用于Python的Visual Studio C++编译器
   源代码:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx？id = 44266
   文件名:VCForPython27.msi

3. 安装Python选择版本
   源:python.org
   文件名(例如):python-2.7.10.amd64.msi

Answer 2

我的python的版本是2.7.10,64位Windows 7.

1. scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl从下载http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
2. 打开 cmd
3. 确保scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl在cmd当前目录中,然后键入pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.

它将成功安装.

Answer 3

此处描述了在Windows 7 64位上为SciPy安装缺少BLAS/LAPACK库的解决方案:

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

安装Anaconda要容易得多,但是你仍然无需支付英特尔MKL或GPU支持(它们是针对Anaconda的MKL优化和加速附加组件 - 我不确定他们是否也使用PLASMA和MAGMA) .通过MKL优化,numpy在大型矩阵计算上的表现优于IDL 10倍.MATLAB内部使用英特尔MKL库并支持GPU计算,因此,如果他们是学生,可以以价格使用它(MATLAB为50美元,Parallel Computing Toolbox为10美元).如果您获得英特尔Parallel Studio的免费试用版,它将附带MKL库,以及C++和FORTRAN编译器,如果您想在Windows上安装MKL或ATLAS的BLAS和LAPACK,它们会派上用场:

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

Parallel Studio还附带英特尔MPI库,可用于集群计算应用程序及其最新的Xeon处理器.虽然使用MKL优化构建BLAS和LAPACK的过程并非易事,但对于Python和R这样做的好处非常大,如本次英特尔网络研讨会所述:

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

Anaconda和Enthought已经建立了业务,使这个功能和其他一些事情更容易部署.但是,对于那些愿意做一点工作(以及一点点学习)的人来说,它是免费的.

对于那些使用R的人,您现在可以通过Revolution Analytics的R Open免费获得MKL优化的BLAS和LAPACK .

编辑:Anaconda Python现在提供MKL优化,并通过英特尔Python发行版支持许多其他英特尔库优化.但是,在Accelerate库(以前称为NumbaPro)中对Anaconda的GPU支持仍然超过1万美元!最好的选择可能是PyCUDA和scikit-cuda,因为铜头(基本上是Anaconda Accelerate的免费版本)不幸在五年前停止了开发.如果有人想从他们中断的地方继续前行,可以在这里找到它.

Answer 4

对不起,这是第一个谷歌搜索结果.这是对我有用的解决方案:

1. 从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下载numpy + mkl轮 .使用与python版本相同的版本(使用python -V检查).例如.如果您的python是3.5.2,请下载显示cp35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 [wheel的文件名]

3. 从以下网址下载SciPy轮:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy (类似于上面的步骤).

4. 如上所述,pip install [车轮的文件名]

Answer 5

这是我让一切工作的顺序.第二点是最重要的一点.Scipy需要Numpy+MKL,而不仅仅是香草Numpy.

1. 安装python 3.5
2. pip install "file path"(从这里下载Numpy + MKL车轮http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy)
3. pip install scipy

Answer 6

如果您使用的是Windows和Visual Studio 2015

• 安装miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.html
• 将您的python环境更改为python 3.4(32位)
• 单击python环境3.4并打开cmd

输入以下命令

• "conda install numpy"
• "conda安装熊猫"
• "conda安装scipy"

Answer 7

您可能只是安装了太新（不受支持）的 Python 3.x。

此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 安装或需要依赖 3rd 方“numpy+mkl”轮子。

下载编译器是一种反模式，您不想构建 numpy，只需使用它。[ github.com/numpy ]

解决方案

• 安装支持的 python 版本后，使用以下命令删除非工作的 numpy 安装

pip uninstall numpy

并安装 scipy

pip install scipy --only-binary numpy

• 该会强制安装二进制轮（numpy的）版本。如果失败，则说明您的 Python 版本太新（尚不支持）。--only-binary numpy.whl

• 如果您安装了多个python版本，您可以通过以下方式确保pip正在安装您想要的python版本

<path_to_python_executable> -m pip install <X> 

而不是 pip install <X>.

为什么会发生这种情况？

• Scipy 依赖于 numpy，从setup.py或仅通过阅读 pip 安装日志可以看出。
• 如果你有太新的（不受支持的）python 安装，pip 存储库中没有内置的轮子 (.whl)，而是 tarball (.tar.gz)，在这种情况下，它需要用户机器编译一些 C++ 代码在安装过程中。另请参阅：Python 打包：轮子与 tarball (tar.gz)

附录

• 检查https://pypi.org/project/numpy/以获取支持的 Python 版本列表。目前 (2020-11-04) 最新支持的 python 版本是Python 3.9。使用numpy 1.19.3或更高版本时，Python 3.8 for numpy 1.19.2. （有关旧 numpy 版本的兼容性，请参阅numpy 发行说明）
• 如果您使用的是 Windows 并看到pip尝试安装numpy-<x>.tag.gz，您就知道它可能无法正常工作。请尝试使用旧版本的 Python。您希望看到 pip 为 numpy for Windows ( numpy-<x>.whl)安装二进制轮。您可以在此处检查可用于 numpy 的 pip 中的轮子。