Я пытался следовать руководству, но после нескольких часов сборки ATLAS + LAPACK я получил ошибку в make установить. Я попытался загрузить следующие 4 библиотеки и установить их, но без кубиков.

В настоящее время я установил numpy 1.3 и scipy 0.7.2 из репозиториев Ubuntu. Мне нужна функция из scipy 0.9. В любом случае (желательно надежный) я мог бы установить его?

3
gmp 21 Фев 2011 в 04:01
Те, что после ATLAS и LAPACK в туториале. (UMFPACK, AMD, UFConfig и CHOLMOD). Ну, я думаю, правильным термином были бы зависимости.
 – 
gmp
21 Фев 2011 в 06:33

4 ответа

ActivePython включает менеджер пакетов, который позволяет вам установить scipy 0.9 (среди numpy, matplotlib и т. д.) из PyPM< /а>.

pypm install numpy

Эти пакеты собираются с помощью ATLAS + LAPACK (Linux), veclib (OSX) или Intel MKL/ifortran (Windows).

3
Sridhar Ratnakumar 23 Мар 2011 в 21:10

Чтобы установить Scipy 0.9, вам необходимо установить Numpy новее, чем 1.3. Самый старый Numpy, с которым он будет работать, — 1.4:

https://github.com/scipy/scipy/blob/maintenance%2F0.9.x/INSTALL.txt

Надеюсь, обновление вашей установки Numpy поможет!

В противном случае я поддерживаю рекомендацию Джоша в отношении готовых дистрибутивов. Я знаю нескольких человек, которые используют Sage и говорят, что его очень легко настроить и запустить.

1
Spike 21 Мар 2011 в 23:14

Где вы можете сначала установить зависимости?

sudo apt-get install gcc g77 python-dev atlas3-base-dev

А затем продолжить установку scipy?

0
Senthil Kumaran 21 Фев 2011 в 04:18
Хорошо, но после этого вы не выполняете make install. вы делаете python setup.py build и все. Ваш scipy встроен в каталог сборки, а затем вы можете установить его, используя python setup.py install, если хотите установить. Убедитесь, что вы используете системный python.
 – 
Senthil Kumaran
21 Фев 2011 в 06:40
3
В Ubuntu 11.10 мне нужно было следующее: sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran, затем sudo pip install scipy.
 – 
Jabba
9 Ноя 2011 в 20:26
Это должен быть ответ. Отлично сработало для меня.
 – 
Jeff
8 Апр 2012 в 06:22

Я большой поклонник дистрибутива Enthought Python (EPD), который позволяет аккуратно упаковать большинство моих научных библиотек в одном месте:

http://www.enthought.com/products/epd.php

Это бесплатно, если вы работаете в академии.

Есть и другие варианты, такие как Python(x,y) и Sage:

http://code.google.com/p/pythonxy/

http://sagemath.org/

Предварительно упакованные дистрибутивы — это самый надежный способ. Раньше я создавал scipy/numpy с нуля, но без подробностей не могу вам помочь.

0
JoshAdel 21 Фев 2011 в 04:21