14 回答

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  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的50美元，并行计算工具箱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 Build 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，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 . 它可以找到here如果有人想要从他们中断的地方拿起 .

  回复于 2024-05-03T00:08:29+08:00
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  The following link should solve all problems with Windows and SciPy ;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]
  

  This assumes you have installed the following already:

  • 使用Python工具安装Visual Studio 2015/2013
    （已安装到2015年的设置选项中）

  • 安装适用于Python的Visual Studio C编译器
    资料来源：http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
    文件名称： VCForPython27.msi

  • 安装Python版本的选择
    资料来源：python.org
    文件名（例如）： python-2.7.10.amd64.msi

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  我的python的版本是2.7.10,64位Windows 7 .

  • 从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 下载 scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl

  • 打开 cmd

  • 确保 scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl 位于 cmd 的当前目录中，然后键入 pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl .

  它将成功安装 .

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  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：

  • 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

  • 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]

  • 从以下位置下载SciPy轮：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy（类似于上面的步骤） .

  • 如上所述，pip install [轮子的文件名]

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  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vanilla Numpy .

  • 安装python 3.5

  • pip install "file path" （从这里下载Numpy MKL轮http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy）

  • pip install scipy

  回复于 2024-05-03T00:08:29+08:00
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  如果您正在使用Windows和Visual Studio 2015

  • 安装miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.html

  • 将python环境更改为python 3.4（32位）

  • 点击python环境3.4并打开cmd

  输入以下命令

  • "conda install numpy"

  • "conda install pandas"

  • "conda install scipy"

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  我5美分;你可以从https://github.com/scipy/scipy/releases安装整个（预编译的）SciPy

  祝好运！

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  Simple and Fast Installation of Scipy with Windows

  • 从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 下载适用于您的Python版本的正确Scipy包（例如，python 3.5和Windows x64的正确包是 scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl ） .

  • 在包含下载的Scipy包的目录中打开 cmd .

  • 键入 pip install <<your-scipy-package-name>> （例如pip install scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl） .

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  For python27 1，安装numpy mkl（下载链接：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）2，安装scipy（同一站点）OK！

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  英特尔现在免费为Linux / Windows / OS X提供一个名为“Intel distribution for Python”的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MKL（数学内核库）编译的预安装模块，因此针对更快的性能进行了优化 .

  该发行版包括模块NumPy，SciPy，scikit-learn，pandas，matplotlib，Numba，tbb，pyDAAL，Jupyter等 . 缺点是升级到更新版本的Python有点迟了 . 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，那么它们应该非常好 .

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  安装scikit-fuzzy时我也遇到了同样的错误 . 我解决了如下错误：

  • 安装Numpy，一个whl文件

  • 再次安装Scipy，whl文件

  根据python版本选择文件，如amd64用于python3，其他win32文件用于python27

  • 然后 pip install --user skfuzzy

  我希望，它会对你有用

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  解决方案：

  • 如许多答案中所述，从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载NumPy和SciPy whl并安装

  pip install <whl_location>
  

  • Building BLAS/LAPACK from source

  • 使用Miniconda .

  参考：

  • ScikitLearn Installation

  • Easiest way to install BLAS and LAPACK for scipy?

  回复于 2024-05-03T00:08:29+08:00
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  使用http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy处的资源可以解决问题 . 但是，您应该注意版本兼容性 . 经过多次尝试，最后我决定卸载python，然后安装了一个新版本的python和numpy，然后安装了scipy，这解决了我的问题 .

  回复于 2024-05-03T00:08:29+08:00
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  安装intel的python发布https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

  更好的python分布最初应该包含它们

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