Windows Scipy 安装:未找到 Lapack/Blas 资源
- 2025-01-20 09:07:00
- admin 原创
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问题描述:
我正在尝试将 Python 和一系列软件包安装到 64 位 Windows 7 桌面上。我已经安装了 Python 3.4,安装了 Microsoft Visual Studio C++,并成功安装了 numpy、pandas 和其他一些软件包。尝试安装 scipy 时出现以下错误;
numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found
我正在离线使用 pip install,我使用的安装命令是;
pip install --no-index --find-links="S:pythonscipy 0.15.0" scipy
我读过这里关于需要编译器的帖子,如果我理解正确的话,它是 VS C++ 编译器。我使用的是 2010 版本,因为我使用的是 Python 3.4。这对其他软件包也有效。
我是否必须使用窗口二进制文件,或者有没有办法让 pip install 工作?
非常感谢你的帮助
解决方案 1:
以下链接应该可以解决 Windows 和 SciPy 的所有问题;只需选择适当的下载即可。我能够毫无问题地 pip 安装该软件包。我尝试过的所有其他解决方案都让我头疼不已。
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]
假设您已经安装了以下内容:
安装带有 Python 工具的 Visual Studio 2015/2013
(集成到 2015 安装的设置选项中)
安装适用于 Python 的 Visual Studio C++ 编译器
来源:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?
id=44266 文件名:VCForPython27.msi
安装所选的 Python 版本
来源:python.org
文件名(例如):python-2.7.10.amd64.msi
解决方案 2:
我的python版本是2.7.10,64位Windows 7。
下载
scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
自http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
打开
cmd
确保
scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
位于cmd
的当前目录中,然后输入pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
。
就安装成功了。
解决方案 3:
解决 Windows 7 64 位上 SciPy 安装缺少 BLAS/LAPACK 库的问题如下:
http://www.scipy.org/scipylib/building/windows.html
安装 Anaconda 要容易得多,但如果不付费,您仍然无法获得 Intel MKL 或 GPU 支持(它们位于 Anaconda 的 MKL 优化和加速附加组件中 - 我不确定它们是否使用 PLASMA 和 MAGMA)。通过 MKL 优化,numpy 在大型矩阵计算上的表现比 IDL 高出 10 倍。MATLAB 在内部使用 Intel MKL 库并支持 GPU 计算,因此如果学生(MATLAB 50 美元 + 并行计算工具箱 10 美元)不妨使用它。如果您获得 Intel Parallel Studio 的免费试用版,它附带 MKL 库以及 C++ 和 FORTRAN 编译器,如果您想在 Windows 上从 MKL 或 ATLAS 安装 BLAS 和 LAPACK,这些编译器会派上用场:
http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/
Parallel Studio 还附带 Intel 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 的过程并不简单,但这样做对 Python 和 R 的好处相当大,正如英特尔网络研讨会所述:
Anaconda 和 Enthought 已经通过使此功能和其他一些功能更易于部署而建立了业务。但是,对于那些愿意付出一点努力(和一点学习)的人来说,它是免费提供的。
对于使用 R 的用户,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 现在附带 MKL 优化,并通过 Intel Python 发行版支持许多其他 Intel 库优化。但是,Accelerate 库(以前称为 NumbaPro)中对 Anaconda 的 GPU 支持仍然超过 10,000 美元!最好的替代方案可能是 PyCUDA 和 scikit-cuda,因为不幸的是,copperhead(本质上是 Anaconda Accelerate 的免费版本)五年前就停止了开发。如果有人想从他们离开的地方继续,可以在这里找到它。
解决方案 4:
2024 年更新:
由于资金丢失,以下链接不再有效(请参阅https://github.com/python-ldap/python-ldap/issues/511)。
相关 wheel 文件现可在以下位置找到:
https ://github.com/cgohlke/numpy-mkl-wheels/releases 。请查看旧版本的 numpy+mkl 和 scipy 文件。
抱歉,这是第一个谷歌搜索结果。这是对我有用的解决方案:
从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下载 numpy+mkl wheel
。使用与您的 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 wheel打开命令提示符并导航到下载 wheel 的文件夹。运行命令:pip install [wheel 文件名]
从以下网址下载 SciPy 轮子: http: //www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy(类似于上面的步骤)。
同上,pip install [wheel 的文件名]
解决方案 5:
这是我让一切正常运行的顺序。第二点是最重要的一点。Scipy 需要Numpy+MKL
,而不仅仅是 vanilla Numpy
。
安装python 3.5
pip install "file path"
(从这里下载 Numpy+MKL 轮子http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy)pip install scipy
解决方案 6:
您可能只是安装了太新的(不受支持的)Python 3.x。
本页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 安装或需要依赖第三方“numpy+mkl”轮子。
下载编译器是一种反模式,您不需要构建 numpy,只需使用它。[ github.com/numpy ]
解决方案
安装受支持的 Python 版本后,使用以下命令删除不起作用的 numpy 安装
pip uninstall numpy
并使用以下方式安装 scipy
pip install scipy --only-binary numpy
将强制安装二进制轮()版本的numpy。如果失败,则说明您的python版本太新(尚不支持)。
--only-binary
numpy
`.whl`如果你安装了多个 Python 版本,你可以通过以下方式确保 pip 安装的是你想要的 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或通过阅读 pip install 日志就可以看出。
如果您安装了太新的(不受支持的)python,pip 存储库中没有内置的 wheel (.whl),而是 tarball (.tar.gz),在这种情况下,需要用户计算机在安装期间编译一些 C++ 代码。另请参阅:Python 打包:wheels 与 tarball (tar.gz)
附录
请查看https://pypi.org/project/numpy/以获取受支持的 Python 版本列表。目前(2020-11-04)使用或更高版本时,最新支持的 Python 版本是Python 3.9。使用 时,最新支持的 Python 版本是Python 3.8。(有关旧 numpy 版本的兼容性,请参阅numpy 发行说明)
numpy 1.19.3
`numpy 1.19.2`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。您想查看 pip 以安装适用于 Windows 的 numpy 二进制 wheel( )。您可以在此处numpy-<x>.whl
检查 pip 中适用于 numpy 的 wheel 。
解决方案 7:
如果你使用的是 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)
点击python环境3.4,打开cmd
输入以下命令
“conda 安装 numpy”
“conda 安装 pandas”
“conda 安装 scipy”
解决方案 8:
在 Windows 中简单快速地安装 Scipy
从
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
下载适合您的 Python 版本的正确 Scipy 包(例如,适用于 python 3.5 和 Windows x64 的正确包是scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
)。cmd
在包含下载的 Scipy 包的目录内打开。类型
pip install <<your-scipy-package-name>>
(例如 pip install scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl)。
解决方案 9:
我的看法是:你可以直接从https://github.com/scipy/scipy/releases安装整个(预编译的)SciPy
祝你好运!
解决方案 10:
对于python27
1、安装numpy + mkl(下载链接: http: //www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 2、安装scipy (同一个站点) OK!
解决方案 11:
英特尔现在免费为 Linux / Windows / OS X 提供 Python 发行版,称为“英特尔 Python 发行版”。
它是一个完整的 Python 发行版(例如包中包含 python.exe),其中包括一些针对英特尔的 MKL(数学核心函数库)编译的预安装模块,因此针对更快的性能进行了优化。
该发行版包括 NumPy、SciPy、scikit-learn、pandas、matplotlib、Numba、tbb、pyDAAL、Jupyter 等模块。缺点是升级到较新版本的 Python 有点晚。例如,截至今天(2017 年 5 月 1 日),该发行版提供 CPython 3.5,而 3.6 版本已经发布。但如果您不需要新功能,它们应该完全没问题。
解决方案 12:
安装 scikit-fuzzy 时我也遇到了同样的错误。我按如下方式解决了错误:
安装Numpy,一个 whl 文件
安装Scipy,再次安装 whl 文件
根据 python 版本选择文件,例如 python3 选择 amd64 文件,python27 选择 win32 文件
然后
pip install --user skfuzzy
我希望它对你有用
解决方案 13:
解决方案:
正如许多答案中所述,从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载NumPy和SciPy whl并使用
pip install <whl_location>
从源代码构建 BLAS/LAPACK
使用Miniconda。
参考:
ScikitLearn 安装
为 scipy 安装 BLAS 和 LAPACK 的最简单方法是什么?
解决方案 14:
这样做,它为我解决了问题
pip install -U scikit-learn
解决方案 15:
我在尝试安装 scipy 时遇到了同样的错误,同时还安装了 Visual Studio C++、numpy 等。我的问题是我刚刚安装了 Python 3.9。
我删除了版本 3.9.0 并降级到版本 3.8.6,并且 scipy 安装没有问题。
解决方案 16:
使用http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy上的资源 可以解决问题。但是,您应该注意版本兼容性。尝试了几次之后,我最终决定卸载 python,然后安装新版本的 python 以及 numpy,然后安装 scipy,这解决了我的问题。
解决方案 17:
安装英特尔的 python 发行版https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python
python 的发行版最好首先包含它们