64 비트 Windows 7 데스크톱에 파이썬과 일련의 패키지를 설치하려고합니다. Python 3.4를 설치하고 Microsoft Visual Studio C ++을 설치했으며 numpy, pandas 및 기타 몇 가지를 성공적으로 설치했습니다. scipy를 설치하려고 할 때 다음 오류가 발생합니다.

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

오프라인으로 pip install을 사용하고 있습니다. 사용중인 설치 명령은 다음과 같습니다.

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

필자가 올바르게 이해하면 VS C ++ 컴파일러라는 컴파일러가 필요한 게시물을 읽었습니다. Python 3.4를 사용하면서 2010 버전을 사용하고 있습니다. 이것은 다른 패키지에서 작동했습니다.

윈도우 바이너리를 사용해야합니까, 아니면 pip 설치를 작동시킬 수있는 방법이 있습니까?

도움을 주셔서 감사합니다

Windows 7 64 비트에서 SciPy 설치를위한 BLAS / LAPACK 라이브러리가없는 솔루션은 다음과 같습니다.

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

Anaconda를 설치하는 것이 훨씬 쉽지만 비용을 지불하지 않고 Intel MKL 또는 GPU를 지원하지 않습니다 (Anaconda의 MKL 최적화 및 가속화 애드온에 있음-PLASMA 및 MAGMA를 사용하는지 확실하지 않습니다) . MKL 최적화를 통해 numpy는 대규모 매트릭스 계산에서 IDL보다 10 배나 뛰어났습니다. MATLAB은 내부에서 Intel MKL 라이브러리를 사용하고 GPU 컴퓨팅을 지원하므로 학생 인 경우 가격으로 사용할 수도 있습니다 (MATLAB의 경우 $ 50, Parallel Computing Toolbox의 경우 $ 10). 인텔 패러렐 스튜디오의 무료 평가판을 받으면 MKL 라이브러리뿐만 아니라 Windows의 MKL 또는 ATLAS에서 BLAS 및 LAPACK을 설치하려는 경우 편리한 C ++ 및 FORTRAN 컴파일러와 함께 제공됩니다.

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

Parallel Studio에는 클러스터 컴퓨팅 응용 프로그램 및 최신 Xeon 프로세서에 유용한 Intel MPI 라이브러리도 제공됩니다. MKL 최적화를 사용하여 BLAS 및 LAPACK을 빌드하는 프로세스는 사소한 것이 아니지만이 인텔 웹 세미나에 설명 된대로 Python 및 R에 대한 이점은 상당히 큽니다.

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

Anaconda와 Enthought는이 기능과 몇 가지 다른 것들을보다 쉽게 ​​배포 할 수 있도록 비즈니스를 구축했습니다. 그러나 약간의 작업 (및 약간의 학습)을 기꺼이하려는 사람들에게는 자유롭게 사용할 수 있습니다.

R을 사용하는 사용자는 이제 Revolution Analytics의 R Open 을 사용하여 MKL 최적화 BLAS 및 LAPACK을 무료로 얻을 수 있습니다 .

편집 : Anaconda Python은 이제 MKL 최적화와 함께 제공되며 Intel Python 배포를 통해 여러 가지 다른 Intel 라이브러리 최적화를 지원합니다. 그러나 Accelerate 라이브러리 (이전의 NumbaPro)에서 Anaconda에 대한 GPU 지원은 여전히 ​​미화 1 천만 달러 이상입니다! 그에 대한 가장 좋은 대안은 아마도 PyCUDA와 scikit-cuda 일 것입니다. 구리 헤드 (본질적으로 Anaconda Accelerate의 무료 버전)는 5 년 전에 개발을 중단했습니다. 누군가가 그들이 어디에서 멈췄는지 알고 싶다면 여기 에서 찾을 수 있습니다 .

다음 링크는 Windows 및 SciPy의 모든 문제를 해결해야합니다 . 적절한 다운로드를 선택하십시오. 문제없이 패키지를 핍 설치 할 수있었습니다. 내가 시도한 다른 모든 솔루션은 나에게 큰 두통을 주었다.

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

명령:

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

이것은 다음을 이미 설치했다고 가정합니다.

1. Python Tools를 사용하여 Visual Studio 2015/2013
   설치 (2015 설치시 설치 옵션에 통합됨)

2. Python 용 Visual Studio C ++ 컴파일러 설치
   원본 : http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
   파일 이름 :VCForPython27.msi

3. 선택한 Python 버전 설치
   소스 : python.org
   파일 이름 (예 :)python-2.7.10.amd64.msi

내 파이썬 버전은 2.7.10, 64 비트 Windows 7입니다.

1. 다운로드 scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl 에서http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
2. 열다 cmd
3. 현재 디렉토리 scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl에 있는지 확인한 cmd다음을 입력하십시오 pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.

성공적으로 설치됩니다.

necro에 죄송하지만 이것이 첫 번째 Google 검색 결과입니다. 이것이 나를 위해 일한 솔루션입니다.

1. http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 에서 numpy + mkl 휠을 다운로드 하십시오 . 파이썬 버전과 동일한 버전을 사용하십시오 (python -V를 사용하여 확인). 예 : 파이썬이 3.5.2이면 cp35가 표시된 휠을 다운로드하십시오.

2. 명령 프롬프트를 열고 휠을 다운로드 한 폴더로 이동하십시오. 다음 명령을 실행하십시오. pip install [파일 이름]

3. SciPy 휠을 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 에서 다운로드 하십시오 (위 단계와 유사).

4. 위와 같이 pip install [파일명]

이것은 내가 모든 것을 작동시키는 명령이었습니다. 두 번째 요점이 가장 중요합니다. Numpy+MKL바닐라뿐만 아니라 시피도 필요하다 Numpy.

1. 파이썬 3.5 설치
2. pip install "file path"(여기에서 Numpy + MKL 휠을 다운로드하십시오 : http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy )
3. pip install scipy

Windows 및 Visual Studio 2015로 작업중인 경우

• miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.html 설치
• 파이썬 환경을 파이썬 3.4 (32 비트)로 변경하십시오.
• 파이썬 환경 3.4를 클릭하고 cmd를여십시오.

다음 명령을 입력하십시오

• "콘다 설치 numpy"
• "콘다 설치 팬더"
• "콘다 설치 scipy"

내 5 센트; https://github.com/scipy/scipy/releases 에서 전체 (사전 컴파일 된) SciPy를 설치할 수 있습니다.

행운을 빕니다!

Windows에서 간단하고 빠른 Scipy 설치

1. 에서 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy다운로드 파이썬 버전에 대한 올바른 Scipy 패키지 (파이썬 3.5에 대한 올바른 패키지를 예 및 Windows 64입니다 scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).
2. 열기 cmd들어있는 디렉토리 내부 Scipy 패키지를 다운로드했습니다.
3. 입력 pip install <<your-scipy-package-name>>(scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl를 설치 예를 들어 PIP).

python27 1의 경우 numpy + mkl 설치 (다운로드 링크 : http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ) 2, scipy (같은 사이트) 설치 OK!

인텔은 이제 " 파이썬 용 인텔 배포 "라고하는 무료 Linux / Windows / OS X 용 Python 배포판을 제공합니다 .

인텔의 MKL (Math Kernel Library)에 대해 컴파일되어 더 빠른 성능을 위해 최적화 된 일부 사전 설치된 모듈을 포함하는 완전한 Python 배포 (예 : python.exe는 패키지에 포함)입니다.

배포판에는 NumPy, SciPy, scikit-learn, pandas, matplotlib, Numba, tbb, pyDAAL, Jupyter 및 기타 모듈이 포함됩니다. 단점은 최신 버전의 Python으로 업그레이드 할 때 약간 늦습니다. 예를 들어 오늘 (2017 년 5 월 1 일) 현재 배포본은 CPython 3.5를 제공하고 3.6 버전은 이미 출시되었습니다. 그러나 새로운 기능이 필요하지 않으면 완벽하게 작동합니다.

scikit-fuzzy를 설치하는 동안 동일한 오류가 발생했습니다. 다음과 같이 오류를 해결했습니다.

1. Numpy , whl 파일 설치
2. Scipy 를 다시 whl 파일로 설치 하십시오.

python3의 경우 amd64 및 python의 경우 다른 win32 파일과 같은 python 버전에 따라 파일을 선택하십시오.

3. 그때 pip install --user skfuzzy

희망, 그것은 당신을 위해 작동합니다

솔루션 :

1. 많은 답변에 명시된 바와 같이 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 에서 NumPy 및 SciPy whl을 다운로드 하여 설치 하십시오.

   pip install <whl_location>

2. 소스에서 BLAS / LAPACK 빌드

3. Miniconda 사용 .

보내다:

1. ScikitLearn 설치
2. scipy 용 BLAS 및 LAPACK을 설치하는 가장 쉬운 방법은 무엇입니까?

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 에서 리소스를 사용 하면 문제가 해결됩니다. 그러나 버전 호환성에주의해야합니다. 여러 번 시도한 후에 마침내 파이썬을 제거하기로 결정한 다음 numpy와 함께 새로운 버전의 파이썬을 설치 한 다음 scipy를 설치하면 문제가 해결되었습니다.

인텔의 파이썬 배포 설치 https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

파이썬 배포를 위해 더 나은 것은 처음에 그것들을 포함해야합니다.

이 작업은 나를 위해 해결 pip install -U scikit-learn