在苹果 m1 上安装 scipy 和 scikit-learn

Question

在 m1 芯片上安装以下软件包：Numpy 1.21.1、pandas 1.3.0、torch 1.9.0 和其他一些软件包对我来说效果很好。在测试时它们似乎也能正常工作。但是，当我尝试通过 pip 安装 scipy 或 scikit-learn 时，会出现此错误：

错误：numpy 构建轮子失败

构建 numpy 失败

错误：无法为使用 PEP 517 的 numpy 构建轮子，并且无法直接安装

当我已经安装了 pip 的最新版本时，为什么要再次构建 Numpy？

python3.9 -m pip install ...之前的每个安装都是在配备Apple m1 芯片的 Mac OS 11.3.1 上完成的。

也许有人知道如何处理这个错误，或者这只是时间问题。

Answer 1

更新：scikit-learn现在可以通过 pip \xe2\x9c\x85 运行

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首先brew install openblas- 它有针对不同处理器的说明（维基百科）

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brew install openblas\nexport OPENBLAS=$(/opt/homebrew/bin/brew --prefix openblas)\nexport CFLAGS="-falign-functions=8 ${CFLAGS}"\n# ^ no need to add to .zshrc, just doing this once.\npip install scikit-learn\n

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在 Apple Silicon M1 上表现出色

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有关 Pip 工作原理的更多详细信息

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Pip 从 Pipy 下载了源代码，然后构建了针对 MacOS X 12.0 和 arm64（苹果芯片）的轮子：scikit_learn-1.0.1-cp38-cp38-macosx_12_0_arm64.whl.

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Building wheels for collected packages: scikit-learn\n  Building wheel for scikit-learn (pyproject.toml) ... done\n  Created wheel for scikit-learn: filename=scikit_learn-1.0.1-cp38-cp38-macosx_12_0_arm64.whl size=6364030 sha256=0b0cc9a21af775e0c8077ee71698ff62da05ab62efc914c5c15cd4bf97867b31\nSuccessfully built scikit-learn\nInstalling collected packages: scipy, scikit-learn\nSuccessfully installed scikit-learn-1.0.1 scipy-1.7.3\n

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关于 Pipy 的注意事项：我们通常会下载一个预构建的轮子（是的，这对于可靠的分发和确保兼容性非常有用）。或者，如果不存在预构建的轮子（悲伤），那么我们下载一个 tar.gz并自己构建它。发生这种情况是因为作者没有向 Pipy 发布预构建的轮子，但越来越多的人将其添加到他们的 CI（github 操作）工作流程中。自己构建轮子需要更多的 CPU 时间，并且通常不太可靠，但在这种情况下可以工作。

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在这里，我们下载一个预构建的轮子，它几乎没有任何限制：它适用于任何版本的 python 3、任何操作系统、任何体系结构（如 amd64 或 arm64）：click-8.0.3-py3-none-any.whl

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Collecting click>=7.0\n  Downloading click-8.0.3-py3-none-any.whl\n

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显然我们没有可用的轮子，所以我们必须自己用setuptoolsrunning来构建它setup.py。

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Collecting grpcio>=1.28.1\n  Downloading grpcio-1.42.0.tar.gz (21.3 MB)\n     |\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88\xe2\x96\x88| 21.3 MB 12.7 MB/s\n  Preparing metadata (setup.py) ... done\n\n## later in the process it installs using setuptools \nRunning setup.py install for grpcio ... done\n

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祝你好运，管道快乐。

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Answer 2

最后设法使用以下步骤对此进行排序：

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1. 使用brew\xe2\x80\xa8安装python 3.9 (brew install python@3.9)
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2. 设置 PATH 首先选择brew python3 (export PATH=opt/homebrew/bin:$PATH)
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3. 运行以下命令来安装 scipy 和 scikit-learn
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\n\n    >> /opt/homebrew/bin/brew install openblas\n    >> export OPENBLAS=$(/opt/homebrew/bin/brew --prefix openblas)\n    >> export CFLAGS="-falign-functions=8 ${CFLAGS}"\n    >> git clone https://github.com/scipy/scipy.git\n    >> cd scipy\n    >> git submodule update --init\n    >> /opt/homebrew/bin/pip3 install .\n    >> /opt/homebrew/bin/pip3 install scikit-learn\n\n

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4. 进入需要创建并运行虚拟环境的文件夹python3 -m venv --system-site-packages .venv
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Answer 3

截至 2022 年 3 月 14 日（馅饼日！），我所要做的就是在 conda 环境中输入以下内容：

conda install --channel=conda-forge scikit-learn

就是这样。我正在 conda 环境中运行配备 MacOS 11.6 和 python 3.8 的 MacBook Pro（13 英寸，M1，2020）。