Windows Scipy 설치: Lapack/Blas 리소스를 찾을 수 없음

Windows Scipy 설치: Lapack/Blas 리소스를 찾을 수 없음

64비트 Windows 7 데스크톱에 python과 일련의 패키지를 설치하려고 합니다.Python 3.4 설치, Microsoft Visual Studio C++ 설치, numpy, panda 등의 설치는 성공했습니다.scipy를 설치하려고 하면 다음 오류가 발생합니다.

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

오프라인에서 pip install을 사용하고 있으며, 사용하고 있는 install 명령어는 다음과 같습니다.

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

컴파일러가 필요한 것에 대한 글을 읽었는데, 제가 제대로 이해했다면 VS C++ 컴파일러입니다.Python 3.4를 사용하고 있는 것처럼 2010 버전을 사용하고 있습니다.이것은 다른 패키지에서 동작하고 있습니다.

윈도 바이너리를 사용해야 합니까?아니면 pip install을 사용할 수 있는 방법이 있나요?

도와주셔서 감사합니다.

다음 링크를 클릭하면 Windows 및 SciPy의 모든 문제를 해결할 수 있습니다.그냥 적절한 다운로드를 선택하세요.패키지를 문제없이 설치할 수 있었습니다.내가 시도했던 모든 다른 해결책들은 나에게 큰 두통을 주었다.

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

명령어:

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

이것은, 다음의 인스톨이 끝난 것을 전제로 하고 있습니다.

1. Python Tools로 Visual Studio 2015/2013 설치
   (2015년 설치 시 설정 옵션에 통합됨)

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

3. 선택한 Python 버전 설치
   출처 : python.org
   파일명(예:python-2.7.10.amd64.msi

내 python 버전은 2.7.10, 64비트 Windows 7입니다.

1. 다운로드.scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl부터http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
2. 열다.cmd
3. 확인하다scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl인cmd의 현재 디렉토리를 입력한 후pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.

정상적으로 인스톨 됩니다.

Windows 7 64비트에 SciPy 를 인스톨 하기 위한 BLAS/LAPACK 라이브러리가 없는 경우의 대처법은, 다음과 같습니다.

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

Anaconda의 인스톨은 훨씬 간단하지만, 인텔 MKL이나 GPU의 서포트는 유상 없이 이용하실 수 없습니다(MKL Optimizations and Accelerate Add-ons for Anaconda에 기재되어 있습니다.PLASMA와 MAGA 중 어느 쪽을 사용하는지는 잘 모르겠습니다).MKL 최적화를 통해 numpy는 대규모 매트릭스 계산에서 IDL을 10배 능가했습니다.MATLAB은 인텔 MKL 라이브러리를 내부적으로 사용하고 GPU 컴퓨팅을 지원하므로 학생이라면 그 가격에 사용할 수 있습니다(MATLAB 50달러+패럴렐 컴퓨팅 툴박스 10달러).Intel Parallel Studio 무료 평가판을 이용하실 경우 MKL 라이브러리 및 C++ 컴파일러와 FORTRAN 컴파일러가 포함되어 있습니다.이 컴파일러는 Windows에서 MKL 또는 ATLAS에서 BLAS 및 LAPACK을 설치하는 경우에 편리합니다.

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

Parallel Studio에는 클러스터 컴퓨팅 애플리케이션 및 최신 Xeon 프로세서에 도움이 되는 인텔 MPI 라이브러리가 포함되어 있습니다.MKL 최적화에 의한 BLAS 및 LAPACK의 구축 프로세스는 간단하지 않지만, Python 및 R에 대해서는 이 인텔의 웨비너에서 설명한 바와 같이 매우 큰 이점이 있습니다.

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

Anaconda와 Enthought는 이 기능 및 기타 몇 가지 도입이 용이하도록 비즈니스를 구축했습니다.그러나, 약간의 일(그리고 약간의 학습)을 하고 싶은 사람은 자유롭게 이용할 수 있습니다.

R을 사용하시는 분들은 Revolution Analytics의 R Open을 통해 MKL 최적화 BLAS와 LAPACK을 무료로 받으실 수 있습니다.

편집: Anaconda Python은 현재 MKL 최적화 기능을 탑재하고 있으며 인텔 Python 디스트리뷰션을 통해 기타 인텔 라이브러리 최적화를 지원합니다.그러나 Accelerate 라이브러리(구 NumbaPro)에서 Anaconda에 대한 GPU 지원은 아직 $10,000 이상입니다.동선 헤드(Anaconda Accelerate의 무료 버전)로서 PyCUDA와 skikit-cuda가 가장 좋은 대안일 것입니다.중단한 곳에서 다시 시작하고 싶은 사람이 있다면 여기에서 찾을 수 있습니다.

necro에게 미안하지만, 이것은 첫 번째 구글 검색 결과입니다.이것은 나에게 효과가 있었던 솔루션입니다.

1. http://www.lfd.uci.edu/에서 numpy+numpy wheel을 다운로드합니다.python 버전과 동일한 버전을 사용합니다(python -V를 사용하여 확인).예를 들어 python이 3.5.2이면 cp35라고 표시된 휠을 다운로드합니다.

2. 명령 프롬프트를 열고 휠을 다운로드한 폴더로 이동합니다.명령어 pip install [휠 파일명]를 실행합니다.

3. SciPy 휠을 http://www.lfd.uci.edu/에서 다운로드합니다(위 절차와 유사).

4. 위와 같이 pip install [휠 파일명]

이게 내가 모든 걸 작동시키는 순서였다.두 번째가 가장 중요한 포인트입니다.스키피 니즈Numpy+MKL바닐라뿐만 아니라Numpy.

1. python 3.5 설치
2. pip install "file path"(Numpy+ 다운로드)여기서부터의 MKL 휠 http://www.lfd.uci.edu/~httplelke/httpy/#numpy)
3. pip install scipy

아마도 Python 3.x가 너무 새로 설치되었을 것입니다.

이 페이지에는 문제에 대한 해결 방법이 너무 복잡합니다.대부분의 numpy/scipy 사용자는 numpy 설치를 컴파일하거나 서드파티제의 numpy+mkl 휠에 의존할 필요가 없습니다.

컴파일러 다운로드는 안티패턴입니다.numpy를 빌드하지 않고 numpy만 사용합니다.[github.com/numpy]

솔루션

• 지원되는 python 버전을 설치한 후 를 사용하여 작동하지 않는 numpy 설치를 제거합니다.

pip uninstall numpy

scipy를 설치하다

pip install scipy --only-binary numpy

• 그 numpy바이너리 휠을 강제로 설치합니다(.whlnumpy 버전입니다.실패할 경우 너무 새로운 버전의 python(아직 지원되지 않음)을 클릭합니다.

• 여러 python 버전이 설치되어 있는 경우 pip이 원하는 python 버전을 설치하고 있는지 확인할 수 있습니다.

<path_to_python_executable> -m pip install <X> 

대신pip install <X>.

왜 이런 일이 일어나는 거죠?

• Scipy는 numpy에 의존합니다.이것은 setup.py에서 확인하거나 pip 설치 로그를 읽는 것만으로 확인할 수 있습니다.
• 너무 새로운(지원되지 않는) python을 설치한 경우 pip 저장소에 빌드 휠(.whl)이 없고 tarballs(.tar.gz)가 있습니다.이 경우 설치 시 사용자 머신이 C++ 코드를 컴파일해야 합니다.다음 항목도 참조하십시오.Python 패키지: 바퀴와 tarball (tar.gz)

부록

• 지원되는 Python 버전 목록은 https://pypi.org/project/numpy/을 참조하십시오.현재(2020-11-04) 지원되는 최신 Python 버전은 Python 3.9입니다.numpy 1.19.3Python 3.8 또는 그 이상numpy 1.19.2. (구 numpy 버전의 호환성에 대해서는 numpy 릴리즈 노트를 참조해 주십시오.
• Windows 를 사용하고 있는 경우는, 을 참조해 주세요.pip설치 시도 중numpy-<x>.tag.gz아마 작동하지 않을 겁니다.대신 이전 버전의 Python을 사용해 보십시오.Windows용 numpy용 바이너리 휠의 설치에 대해 pip을 참조할 수 있습니다).numpy-<x>.whl). 여기에서 pip의 휠을 확인할 수 있습니다.

Windows 및 Visual Studio 2015를 사용하는 경우

• 미니콘다 설치 http://conda.pydata.org/miniconda.html
• python 환경을 python 3.4(32비트)로 변경
• python 환경 3.4를 클릭하고 cmd를 엽니다.

다음 명령을 입력합니다.

• "conda install numpy"
• "콘다 설치 판다"
• "conda install scipy"

Windows에서의 Scipy의 심플하고 신속한 설치

1. 부터http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipyPython 버전에 맞는 올바른 Scipy 패키지를 다운로드하십시오(예: Python 3.5 및 Windows x64용 올바른 패키지는 다음과 같습니다).scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).
2. 열다.cmd다운로드된 Scipy 패키지가 포함된 디렉토리 내.
3. 유형pip install <<your-scipy-package-name>>(예: pipy install scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_cp64.whl).

5센트. https://github.com/scipy/scipy/releases에서 SciPy 전체를 설치할 수 있습니다.

행운을 빕니다.

python27 1 "Install numpy + mkl" link : http://www.lfd.uci.edu/ ~"lke/sklibs/skl"skipy (같은 사이트) OK!"

현재 인텔은 Linux/Windows/OS X용 Python 디스트리뷰션을 무료로 제공하고 있습니다.이것에 의해, 「Intel 디스트리뷰션 for Python」이라고 불립니다.

인텔의 MKL(Math Kernel Library)에 대해 컴파일된 프리 인스톨된 모듈을 포함한 완전한 Python 디스트리뷰션(예를 들어 python.exe 포함)입니다.이 모듈에는 인텔의 MKL(Math Kernel Library)이 포함되어 있어 퍼포먼스가 향상되도록 최적화되어 최적화되어 있습니다.

배포에는 NumPy, SciPy, skit-learn, panda, matplotlib, Numba, tbb, pyDAAL, Jupyter 등의 모듈이 포함됩니다.단점은 Python의 최신 버전으로 업그레이드가 다소 늦어진다는 것입니다.예를 들어 오늘(2017년 5월 1일) 현재 배포판은 3.6 버전이 이미 출시된 상태에서 CPython 3.5를 제공합니다.하지만 새로운 기능이 필요하지 않다면 완벽하게 문제 없습니다.

skikit-fuzzy 설치 시 동일한 오류가 발생하였습니다.다음과 같이 오류를 해결했습니다.

1. 일반 파일인 Numpy 설치
2. Scipy 설치, 다시 wl 파일

python3의 경우 amd64, python27의 경우 기타 win32 파일과 같은 python 버전에 따라 파일을 선택합니다.

3. 그리고나서pip install --user skfuzzy

잘 됐으면 좋겠다

솔루션:

1. 많은 답변에 명시된 바와 같이 http://www.lfd.uci.edu/에서 NumPy 및 SciPy wl을 다운로드하여 설치하세요.

   pip install <whl_location>
   

2. 소스로부터의 BLAS/LAPACK 구축

3. 미니콘다 사용.

참조:

1. Scikit Learn 설치
2. 스키피용으로 BLAS와 LAPACK을 설치하는 가장 쉬운 방법?

이거 해, 나한테는 해결됐어pip install -U scikit-learn

Scipy를 설치하려고 하면 Visual Studio C++, numpy 등을 설치했는데 동일한 오류가 발생하였습니다.문제는 Python 3.9를 방금 설치했다는 것입니다.

버전 3.9.0을 삭제하고 버전 3.8.6으로 다운그레이드하여 문제없이 설치했습니다.

http://www.lfd.uci.edu/~sublke/sublke/bllibs/#scipy그러나 버전 호환성에 주의해야 합니다.여러 번 시도한 끝에 python을 제거하기로 결심하고 numpy와 함께 python의 새로운 버전을 설치하고 scipy를 설치했습니다.이것으로 문제가 해결되었습니다.

인텔의 python 디스트리뷰션을 인스톨 합니다.https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

python의 배포에 대해서는 처음에 그것들을 포함시켜야 한다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/28190534/windows-scipy-install-no-lapack-blas-resources-found