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Windows Scipy-Installation: Keine Lapack / Blas-Ressourcen gefunden

Ich versuche, python und eine Reihe von Paketen auf einem 64-Bit-Windows 7-Desktop zu installieren. Ich habe Python 3.4 installiert, Microsoft Visual Studio C++ installiert und numpy, pandas und einige andere erfolgreich installiert. Ich erhalte die folgende Fehlermeldung, wenn ich versuche, scipy zu installieren.

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

Ich verwende die Pip-Installation offline. Der Installationsbefehl, den ich verwende, lautet:

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

Ich habe die Beiträge hier über das Erfordernis eines Compilers gelesen, der, wenn ich es richtig verstehe, der VS C++ - Compiler ist. Ich verwende die 2010-Version genauso wie Python 3.4. Dies hat für andere Pakete funktioniert.

Muss ich die Windows-Binärdatei verwenden oder gibt es eine Möglichkeit, die Pip-Installation zum Laufen zu bringen?

Vielen Dank für die Hilfe

pythonwindowspython-3.xnumpypip
163
tjb305

Die Lösung für das Fehlen von BLAS/LAPACK-Bibliotheken für SciPy-Installationen unter Windows 7 64-Bit wird hier beschrieben:

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

Die Installation von Anaconda ist viel einfacher, aber Sie erhalten immer noch keinen Intel MKL- oder GPU-Support, ohne dafür zu bezahlen (diese sind in den MKL Optimizations and Accelerate-Add-Ons für Anaconda enthalten - ich bin nicht sicher, ob sie PLASMA oder MAGMA verwenden). . Mit der MKL-Optimierung hat numpy die IDL bei großen Matrixberechnungen um das Zehnfache übertroffen. MATLAB verwendet die Intel MKL-Bibliothek intern und unterstützt GPU-Computing. Wenn Sie also Student sind, können Sie diese auch für den Preis verwenden (50 USD für MATLAB + 10 USD für die Parallel Computing Toolbox). Wenn Sie die kostenlose Testversion von Intel Parallel Studio erhalten, erhalten Sie die MKL-Bibliothek sowie C++ - und FORTRAN-Compiler, die sich als nützlich erweisen, wenn Sie BLAS und LAPACK von MKL oder ATLAS unter Windows installieren möchten:

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

Parallel Studio enthält außerdem die Intel MPI - Bibliothek, die für Cluster-Computing-Anwendungen und ihre neuesten Xeon-Prozessoren nützlich ist. Während der Prozess der Erstellung von BLAS und LAPACK mit MKL-Optimierung nicht trivial ist, sind die Vorteile für Python und R ziemlich groß, wie in diesem Intel-Webinar beschrieben:

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

Anaconda und Enthought haben Unternehmen gegründet, um diese Funktionalität und einige andere Dinge einfacher bereitstellen zu können. Es steht jedoch allen zur Verfügung, die bereit sind, ein wenig zu arbeiten (und ein wenig zu lernen).

Für diejenigen, die R verwenden, können Sie jetzt MKL-optimiertes BLAS und LAPACK kostenlos mit R Open von Revolution Analytics erhalten.

BEARBEITEN: Anaconda Python wird jetzt mit MKL-Optimierung ausgeliefert und unterstützt eine Reihe anderer Intel-Bibliotheksoptimierungen über die Intel-Distribution Python. Die GPU-Unterstützung für Anaconda in der Accelerate-Bibliothek (früher als NumbaPro bekannt) liegt jedoch immer noch bei über 10.000 USD! Die besten Alternativen dafür sind wahrscheinlich PyCUDA und scikit-cuda, da copperhead (im Wesentlichen eine kostenlose Version von Anaconda Accelerate) die Entwicklung vor fünf Jahren leider eingestellt hat. Es kann gefunden werden hier wenn jemand dort weitermachen möchte, wo er aufgehört hat.

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Adam Erickson

Der folgende Link sollte alle Probleme mit Windows und SciPy lösen ; wähle einfach den passenden Download aus. Ich konnte das Paket ohne Probleme installieren. Jede andere Lösung, die ich ausprobiert habe, bereitete mir große Kopfschmerzen.

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

Befehl:

 pip install [Local File Location]\[Your specific file such as scipy-0.16.0-cp27-none-win_AMD64.whl]

Dies setzt voraus, dass Sie bereits Folgendes installiert haben:

  1. Installieren Sie Visual Studio 2015/2013 mit Python Tools
    (Wird bei der Installation von 2015 in die Setup-Optionen integriert)

  2. Installieren Sie Visual Studio C++ Compiler für Python
    Quelle: http://www.Microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
    Dateiname: VCForPython27.msi

  3. Installiere Python Version deiner Wahl
    Quelle: python.org
    Dateiname (z. B.): python-2.7.10.AMD64.msi

115
drewid

Die Version meines Pythons ist 2.7.10, 64-Bit Windows 7.

  1. Lade scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_AMD64.whl von http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy herunter
  2. Öffne cmd
  3. Stellen Sie sicher, dass sich scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_AMD64.whl im aktuellen Verzeichnis von cmd befindet, und geben Sie pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_AMD64.whl ein.

Es wird erfolgreich installiert.

97
stmatengss

Sorry, Necro, aber dies ist das erste Google-Suchergebnis. Dies ist die Lösung, die für mich funktioniert hat:

  1. Laden Sie numpy + mkl wheel von http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy herunter. Verwenden Sie die Version, die mit Ihrer python -V-Version identisch ist (überprüfen Sie mit python -V). Z.B. Wenn Ihr python 3.5.2 ist, laden Sie das Rad herunter, das cp35 anzeigt

  2. Öffnen Sie die Eingabeaufforderung und navigieren Sie zu dem Ordner, in den Sie das Wheel heruntergeladen haben. Führen Sie den folgenden Befehl aus: pip install [Dateiname des Rads]

  3. Laden Sie das SciPy-Rad von folgender Adresse herunter: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy (ähnlich wie im obigen Schritt).

  4. Wie oben, pip install [Dateiname des Rades]

30
aleksk

Das war die Reihenfolge, in der ich alles zum Laufen brachte. Der zweite Punkt ist der wichtigste. Scipy braucht Numpy+MKL, nicht nur Vanilla Numpy.

  1. Installieren Sie python 3.5
  2. pip install "file path" (Numpy + MKL Wheel hier herunterladen http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy )
  3. pip install scipy
20
Jaanus

Wenn Sie mit Windows und Visual Studio 2015 arbeiten

Geben Sie die folgenden Befehle ein

  • "conda install numpy"
  • "Conda Pandas installieren"
  • "conda install scipy"
5
maniac

Meine 5 Cent; Sie können einfach den gesamten (vorkompilierten) SciPy von https://github.com/scipy/scipy/releases installieren

Viel Glück!

2
Guy L

Einfache und schnelle Installation von Scipy unter Windows

  1. Laden Sie von http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy das richtige Scipy-Paket für Ihre Python -Version herunter (z. B. ist das richtige Paket für python 3.5 und Windows x64 scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_AMD64.whl).
  2. Öffnen Sie cmd in dem Verzeichnis, das das heruntergeladene Scipy-Paket enthält.
  3. Geben Sie pip install <<your-scipy-package-name>> ein (z. B. pip install scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_AMD64.whl).
2
Nicola Pesavento

Intel bietet jetzt eine kostenlose Python -Distribution für Linux/Windows/OS X mit dem Namen " Intel-Distribution für Python " an.

Es ist eine vollständige Python -Distribution (z. B. python.exe ist im Paket enthalten), die einige vorinstallierte Module enthält, die mit Intels MKL (Math Kernel Library) kompiliert und somit für eine schnellere Leistung optimiert wurden.

Die Distribution enthält die Module NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Pandas, Matplotlib, Numba, TBB, PyDAAL, Jupyter und andere. Der Nachteil ist die etwas verspätete Aktualisierung auf neuere Versionen von Python. Zum Beispiel bietet die Distribution ab heute (1. Mai 2017) CPython 3.5 an, während die 3.6-Version bereits verfügbar ist. Aber wenn Sie die neuen Funktionen nicht benötigen, sollten sie vollkommen in Ordnung sein.

1
raffamaiden

Für python27 1 、 Installieren Sie numpy + mkl （Download-Link: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs / ） 2 、 installiere scipy (die selbe Seite) OK!

1
X.Make

Lösungen:

  1. Wie in vielen Antworten angegeben, laden Sie NumPy und SciPy whl von http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ herunter und installieren mit

    pip install <whl_location>

  2. Erstellen von BLAS/LAPACK aus der Quelle

  3. Mit Miniconda .

Verweisen:

  1. ScikitLearn-Installation
  2. Einfachste Möglichkeit, BLAS und LAPACK für scipy zu installieren?
1
Ani Menon

Bei der Installation von scikit-fuzzy trat derselbe Fehler auf. Ich habe den Fehler folgendermaßen behoben:

  1. Installieren Sie Numpy , eine Whl-Datei
  2. Installiere Scipy , wieder eine Whl-Datei

wählen Sie eine Datei entsprechend der python -Version wie AMD64 für python3 und eine andere win32-Datei für python27

  1. dann pip install --user skfuzzy

Ich hoffe, es wird für dich funktionieren

1
Rochan

installieren Sie die Intel-Distribution von python https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

besser für die Verteilung von python sollte sie anfangs enthalten

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Shimon Doodkin

Die Verwendung von Ressourcen unter http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy löst das Problem. Sie sollten jedoch auf die Versionskompatibilität achten. Nachdem ich es einige Male versucht hatte, entschied ich mich schließlich, python zu deinstallieren und installierte dann eine neue Version von python zusammen mit numpy und installierte dann scipy und dies löste mein Problem.

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Sobhan Moosavi