Windows Scipy 安裝：未找到 Lapack/Blas 資源

Question

我正在嘗試將 python 和一系列軟件包安裝到 64 位 Windows 7 桌面上。 我已經安裝了 Python 3.4，安裝了 Microsoft Visual Studio C++，並成功安裝了 numpy、pandas 和其他一些。 嘗試安裝 scipy 時出現以下錯誤；

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

我正在離線使用 pip install，我使用的安裝命令是；

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

我已經閱讀了這里關於需要一個編譯器的帖子，如果我理解正確的話就是 VS C++ 編譯器。 我使用的是 2010 版本，因為我使用的是 Python 3.4。 這適用於其他軟件包。

我必須使用窗口二進制文件還是有辦法讓 pip install 工作？

非常感謝您的幫助

Answer 1

以下鏈接應該可以解決 Windows 和 SciPy 的所有問題； 只需選擇合適的下載即可。 我能夠毫無問題地安裝包。 我嘗試過的所有其他解決方案都讓我頭疼。

資料來源： 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]

這假設您已經安裝了以下內容：

1. 使用 Python 工具安裝 Visual Studio 2015/2013
   （已集成到 2015 安裝時的設置選項中）

2. 安裝適用於 Python 的 Visual Studio C++ 編譯器
   來源： http : //www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
   文件名： VCForPython27.msi

3. 安裝選擇的 Python 版本
   來源： python.org
   文件名（例如）： python-2.7.10.amd64.msi

Answer 2

我的 python 版本是 2.7.10，64 位 Windows 7。

1. 從http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy下載scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
2. 打開cmd
3. 確保scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl在cmd的當前目錄中，然后輸入pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl 。

就會安裝成功。

Answer 3

此處描述了在 Windows 7 64 位上安裝 SciPy 時缺少 BLAS/LAPACK 庫的解決方案：

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

安裝 Anaconda 容易得多，但您仍然無法在不付費的情況下獲得 Intel MKL 或 GPU 支持（它們位於 Anaconda 的 MKL 優化和加速附加組件中 - 我不確定它們是否也使用 PLASMA 和 MAGMA） . 通過 MKL 優化，numpy 在大型矩陣計算上的性能比 IDL 高 10 倍。 MATLAB 在內部使用 Intel MKL 庫並支持 GPU 計算，因此如果他們是學生，不妨以這個價格使用它（MATLAB 50 美元 + Parallel Computing Toolbox 10 美元）。 如果您獲得英特爾 Parallel Studio 的免費試用版，它會附帶 MKL 庫以及 C++ 和 FORTRAN 編譯器，如果您想在 Windows 上從 MKL 或 ATLAS 安裝 BLAS 和 LAPACK，這些編譯器將派上用場：

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

Parallel Studio 還帶有英特爾 MPI 庫，可用於集群計算應用程序及其最新的至強處理器。 雖然使用 MKL 優化構建 BLAS 和 LAPACK 的過程並非微不足道，但這樣做對 Python 和 R 的好處非常大，如本英特爾網絡研討會所述：

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

Anaconda 和 Enthought 通過使此功能和其他一些更易於部署的功能來構建業務。 但是，對於那些願意做一些工作（和一些學習）的人來說，它是免費的。

對於那些使用 R 的人，您現在可以通過 Revolution Analytics 的R Open免費獲得 MKL 優化的 BLAS 和 LAPACK。

編輯：Anaconda Python 現在附帶 MKL 優化，並通過英特爾 Python 發行版支持許多其他英特爾庫優化。 但是，Accelerate 庫（以前稱為 NumbaPro）中對 Anaconda 的 GPU 支持仍然超過 1 萬美元！ 最好的替代方案可能是 PyCUDA 和 scikit-cuda，因為 Copperhead（本質上是 Anaconda Accelerate 的免費版本）不幸在五年前停止了開發。 如果有人想從他們離開的地方繼續，可以在這里找到它。

Answer 4

抱歉死掉，但這是第一個谷歌搜索結果。 這是對我有用的解決方案：

1. 從http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy下載 numpy+mkl 輪。 使用與您的 python 版本相同的版本（使用 python -V 檢查）。 例如。 如果你的python是3.5.2，下載顯示cp35的輪子

2. 打開命令提示符並導航到您下載輪子的文件夾。 運行命令：pip install [wheel的文件名]

3. 從以下位置下載 SciPy 輪： http ://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy（類似於上面的步驟）。

4. 如上，pip install [wheel的文件名]

Answer 5

這是我讓一切正常工作的順序。 第二點是最重要的一點。 Scipy 需要Numpy+MKL ，而不僅僅是香草Numpy 。

1. 安裝 python 3.5
2. pip install "file path" （從這里下載 Numpy+MKL 輪http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy ）
3. pip install scipy

Answer 6

如果您使用的是 Windows 和 Visual Studio 2015

• 安裝 miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.html
• 將您的python環境更改為python 3.4（32位）
• 點擊python環境3.4，打開cmd

輸入以下命令

• “暢達安裝numpy”
• “暢達安裝熊貓”
• “暢達安裝scipy”

Answer 7

您可能只是安裝了太新（不受支持）的 Python 3.x。

此頁面提供了過於復雜的問題解決方案。 大多數 numpy / scipy 用戶不需要編譯他們的 numpy 安裝或需要依賴 3rd 方“numpy+mkl”輪子。

下載編譯器是一種反模式，您不想構建 numpy，只需使用它。 [ github.com/numpy ]

解決方案

• 安裝支持的 python 版本后，使用以下命令刪除非工作的 numpy 安裝

pip uninstall numpy

並安裝 scipy

pip install scipy --only-binary numpy

• --only-binary numpy將強制安裝二進制輪 ( .whl ) 版本的 numpy。 如果失敗，則說明您的 Python 版本太新（尚不支持）。

• 如果您安裝了多個python版本，您可以通過以下方式確保pip正在安裝您想要的python版本

<path_to_python_executable> -m pip install <X> 

而不是pip install <X> 。

為什么會發生這種情況？

• Scipy 依賴於 numpy，從setup.py或僅通過閱讀 pip 安裝日志可以看出。
• 如果你有太新的（不受支持的）python 安裝，pip 存儲庫中沒有內置的輪子 (.whl)，而是 tarball (.tar.gz)，在這種情況下，它需要用戶機器編譯一些 C++ 代碼在安裝過程中。 另請參閱： Python 打包：輪子與 tarball (tar.gz)

附錄

• 檢查https://pypi.org/project/numpy/以獲取支持的 Python 版本列表。 目前 (2020-11-04) 最新支持的 python 版本是Python 3.9 。 使用numpy 1.19.3或更高版本時，使用Python 3.8時numpy 1.19.2 。 （有關舊 numpy 版本的兼容性，請參閱numpy 發行說明）
• 如果你在 Windows 上看到pip試圖安裝numpy-<x>.tag.gz ，你知道它可能不會工作。 請嘗試使用舊版本的 Python。 您希望看到 pip 為 Windows 的 numpy 安裝二進制輪（ numpy-<x>.whl ）。 您可以在此處檢查可用於 numpy 的 pip 中的輪子。

Answer 8

在 Windows 中簡單快速地安裝 Scipy

1. 從http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy為您的 Python 版本下載正確的 Scipy 包（例如，python 3.5 和 Windows x64 的正確包是scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl ）。
2. 在包含下載的 Scipy 包的目錄中打開cmd 。
3. 輸入pip install <<your-scipy-package-name>> （例如 pip install scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl）。

Answer 9

我的 5 美分； 您可以從https://github.com/scipy/scipy/releases安裝整個（預編譯）SciPy

祝你好運！

Answer 10

對於python27 1、安裝numpy + mkl（下載鏈接： http ://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/） 2、安裝scipy（同站）OK！

Answer 11

英特爾現在免費為 Linux / Windows / OS X 提供一個 Python 發行版，稱為“ 英特爾 Python 發行版”。

它是一個完整的 Python 發行版（例如 python.exe 包含在包中），其中包括一些針對英特爾的 MKL（數學內核庫）編譯的預安裝模塊，從而優化了更快的性能。

該發行版包括模塊 NumPy、SciPy、scikit-learn、pandas、matplotlib、Numba、tbb、pyDAAL、Jupyter 等。 缺點是升級到更新版本的 Python 有點晚。 例如，截至今天（2017 年 5 月 1 日），該發行版提供 CPython 3.5，而 3.6 版本已經發布。 但是，如果您不需要新功能，它們應該完全沒問題。

Answer 12

我在安裝 scikit-fuzzy 時也遇到了同樣的錯誤。 我解決了如下錯誤：

1. 安裝Numpy ，一個 whl 文件
2. 安裝Scipy ，又是一個 whl 文件

根據python版本選擇文件，例如用於python3的amd64和用於python27的其他win32文件

3. 然后pip install --user skfuzzy

我希望它對你有用

Answer 13

解決方案：

1. 如許多答案中所述，從http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下載NumPy和SciPy whl 並安裝

   pip install <whl_location>

2. 從源代碼構建 BLAS/LAPACK

3. 使用Miniconda 。

參考：

1. ScikitLearn 安裝
2. 為 scipy 安裝 BLAS 和 LAPACK 的最簡單方法？

Answer 14

這樣做，它為我解決了pip install -U scikit-learn

Answer 15

我在嘗試安裝 scipy 時遇到了同樣的錯誤，還安裝了 Visual Studio C++、numpy 等。我的問題是我剛剛安裝了 Python 3.9。

我刪除了 3.9.0 版並降級到 3.8.6 版，安裝 scipy 沒有問題。

Answer 16

使用http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 上的資源將解決問題。 但是，您應該注意版本兼容性。 經過多次嘗試，最后我決定卸載python，然后安裝新版本的python和numpy，然后安裝scipy，這解決了我的問題。

Answer 17

安裝英特爾的 Python 發行版https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

更好的python分布應該最初包含它們