Windows Scipy 安装：未找到 Lapack/Blas 资源
Windows Scipy Install: No Lapack/Blas Resources Found
我正在尝试将 python 和一系列软件包安装到 64 位 windows 7 桌面上。我已经安装了 Python 3.4，安装了 Microsoft Visual Studio C++，并成功安装了 numpy、pandas 和其他几个。尝试安装 scipy;
时出现以下错误
numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found
我使用的是离线pip安装，我使用的安装命令是；
pip install --no-index --find-links="S:\python\scipy 0.15.0" scipy
我已经阅读了这里关于需要编译器的帖子，如果我理解正确的话就是 VS C++ 编译器。我使用的是 2010 版本，因为我使用的是 Python 3.4。这对其他软件包有效。
我必须使用 window 二进制文件还是有什么方法可以使 pip install 正常工作？
非常感谢您的帮助
在 Windows 7 64 位上 SciPy 安装缺少 BLAS/LAPACK 库的解决方案描述如下：
http://www.scipy.org/scipylib/building/windows.html
安装 Anaconda 更容易，但您仍然需要付费才能获得 Intel MKL 或 GPU 支持（它们位于 Anaconda 的 MKL 优化和加速附加组件中 - 我不确定它们是否使用等离子和岩浆）。通过 MKL 优化，numpy 在大型矩阵计算上的性能优于 IDL 10 倍。 MATLAB 在内部使用 Intel MKL 库并支持 GPU 计算，因此如果他们是学生，不妨以一定的价格使用它（MATLAB 50 美元 + Parallel Computing Toolbox 10 美元）。如果您获得英特尔 Parallel Studio 的免费试用版，它会附带 MKL 库，以及 C++ 和 FORTRAN 编译器，如果您想从 Windows 上的 MKL 或 ATLAS 安装 BLAS 和 LAPACK，它们将派上用场：
http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/
Parallel Studio 还附带了 Intel 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 的过程并非微不足道，但这样做对 Python 和 R 的好处非常大，如英特尔网络研讨会所述：
Anaconda 和 Enthought 通过使此功能和其他一些东西更易于部署来建立业务。但是，对于那些愿意做一点工作（和一点学习）的人来说，它是免费的。
对于那些使用 R 的人，您现在可以通过 Revolution Analytics R Open 免费获得 MKL 优化的 BLAS 和 LAPACK。
编辑：Anaconda Python 现在附带 MKL 优化，并通过英特尔 Python 分发支持许多其他英特尔库优化。但是，Accelerate 库（以前称为 NumbaPro）中对 Anaconda 的 GPU 支持仍然超过 1 万美元！最好的替代品可能是 PyCUDA 和 scikit-cuda，因为 copperhead（本质上是 Anaconda Accelerate 的免费版本）不幸在五年前停止了开发。如果有人想从上次中断的地方继续，可以找到 here。
下面的link应该可以解决Windows和SciPy的所有问题；只需选择合适的下载即可。我能够毫无问题地 pip 安装软件包。我尝试过的所有其他解决方案都让我很头疼。
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]
假设您已经安装了以下软件：
使用 Python 工具安装 Visual Studio 2015/2013
（已集成到安装 2015 时的设置选项中）
为 Python
安装 Visual Studio C++ 编译器
资料来源：http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
文件名：VCForPython27.msi
安装Python版本选择
资料来源：python.org
文件名（例如）：python-2.7.10.amd64.msi
如果您使用 Windows 和 Visual Studio 2015
- 安装 miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.html
- 将您的 python 环境更改为 python 3.4（32 位）
- 点击python环境3.4，打开cmd
输入以下命令
- "conda install numpy"
- "conda install pandas"
- "conda install scipy"
我的5美分；您可以安装整个（预编译的）SciPy
https://github.com/scipy/scipy/releases
祝你好运！
这是我让一切正常运行的顺序。第二点是最重要的一点。 Scipy 需要 Numpy+MKL，而不仅仅是香草 Numpy。
- 安装python3.5
pip install "file path"（从这里下载 Numpy+MKL wheel http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy）pip install scipy
我的 python 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 在 cmd 的当前目录中，然后键入 pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.
安装成功
抱歉死灵，但这是第一个 google 搜索结果。这是对我有用的解决方案：
从以下位置下载 numpy+mkl wheel
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy。
使用与您的 python 版本相同的版本（使用 python -V 检查）。例如。如果你的 python 是 3.5.2，下载显示 cp35
打开命令提示符并导航到您下载 wheel 的文件夹。 运行 命令：pip install [wheel 的文件名]
从以下位置下载 SciPy wheel：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy（与上述步骤类似）。
同上，pip install [wheel的文件名]
使用 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 的资源可以解决问题。但是，您应该注意版本兼容性。尝试了几次之后，最后我决定卸载 python，然后安装新版本的 python 和 numpy，然后安装 scipy，这解决了我的问题。
安装 intel 的 python 发行版 https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python
更好的分发 python 最初应该包含它们
对于python27
1、安装numpy + mkl（下载link:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）
2、安装scipy（同站）
好的！
英特尔现在免费提供 Python Linux / Windows / OS X 发行版，名为“Intel distribution for Python”。
它是一个完整的 Python 发行版（例如 python.exe 包含在软件包中），其中包括一些针对 Intel 的 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 NumPy、SciPy、scikit-learn、pandas、matplotlib、Numba、tbb、pyDAAL、Jupyter 等模块。缺点是升级到 Python 的最新版本有点晚。例如，截至今天（2017 年 5 月 1 日），发行版提供 CPython 3.5，而 3.6 版本已经发布。但是，如果您不需要这些新功能，它们应该完全没问题。
在 Windows
中简单快速地安装 Scipy
- 从
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy下载
为您的 Python 版本正确 Scipy 包（例如正确的
python 3.5 和 Windows x64 的包是 scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).
- 在包含下载的 Scipy 的目录中打开
cmd
包。
- 键入
pip install <<your-scipy-package-name>>（例如 pip 安装
scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).
我在安装 scikit-fuzzy 时也遇到了同样的错误。我解决的错误如下：
根据 python 版本选择文件，例如 python3 的 amd64 和 python27 的其他 win32 文件
- 然后
pip install --user skfuzzy
希望对你有用
解决方案：
如许多答案中所述，下载 NumPy and SciPy whl from http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 并使用
安装
pip install <whl_location>
使用Miniconda.
参考：
这样做，它为我解决了
pip install -U scikit-learn
您可能只是安装了太新的（不受支持的）Python 3.x。
此页面的问题解决方案过于复杂。大多数 numpy / scipy 用户不需要编译他们的 numpy 安装或需要依赖第 3 方“numpy+mkl”轮子。
Downloading a compiler is an anti-pattern, you do not want to build
numpy, only use it. [github.com/numpy]
解决方案
- 安装支持的 python 版本后，使用
删除 non-working numpy 安装
pip uninstall numpy
并安装 scipy 和
pip install scipy --only-binary numpy
--only-binary numpy 将强制安装 binary wheel (.whl) 版本的 numpy。如果失败，则说明您的 python.
版本太新（尚不支持）
如果你安装了多个python版本，你可以通过
确保pip正在安装你想要的python版本
<path_to_python_executable> -m pip install <X>
而不是 pip install <X>。
为什么会这样？
- Scipy 依赖于 numpy，从 setup.py 或阅读 pip 安装日志可以看出。
- 如果你有太新的 (non-supported) python 安装，pip 存储库中没有内置的 wheel (.whl)，但是 tarball (.tar.gz)，它在这种情况下，需要用户机器在安装过程中编译一些 C++ 代码。另见：
附录
- 勾选 https://pypi.org/project/numpy/ for list of supported Python versions. Currently (2020-11-04) the newest supported python version is Python 3.9. when using
numpy 1.19.3 or above, and Python 3.8 for numpy 1.19.2. (For compatibility of older numpy versions, see numpy release notes)
- 如果您在 Windows 上看到
pip 正在尝试安装 numpy-<x>.tag.gz，您知道它可能无法正常工作。请尝试使用旧版本的 Python。您希望看到 pip 为 Windows (numpy-<x>.whl) 安装 numpy 二进制轮。您可以检查 pip 中的轮子可用于 numpy here.
我在尝试安装 scipy 时遇到了同样的错误，同时还安装了 Visual Studio C++、numpy 等。我的问题是我刚刚安装了 Python 3.9。
我删除了 3.9.0 版并降级到 3.8.6 版并且 scipy 安装没有问题。
我正在尝试将 python 和一系列软件包安装到 64 位 windows 7 桌面上。我已经安装了 Python 3.4，安装了 Microsoft Visual Studio C++，并成功安装了 numpy、pandas 和其他几个。尝试安装 scipy;
时出现以下错误numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found
我使用的是离线pip安装，我使用的安装命令是；
pip install --no-index --find-links="S:\python\scipy 0.15.0" scipy
我已经阅读了这里关于需要编译器的帖子，如果我理解正确的话就是 VS C++ 编译器。我使用的是 2010 版本，因为我使用的是 Python 3.4。这对其他软件包有效。
我必须使用 window 二进制文件还是有什么方法可以使 pip install 正常工作？
非常感谢您的帮助
在 Windows 7 64 位上 SciPy 安装缺少 BLAS/LAPACK 库的解决方案描述如下：
http://www.scipy.org/scipylib/building/windows.html
安装 Anaconda 更容易，但您仍然需要付费才能获得 Intel MKL 或 GPU 支持（它们位于 Anaconda 的 MKL 优化和加速附加组件中 - 我不确定它们是否使用等离子和岩浆）。通过 MKL 优化，numpy 在大型矩阵计算上的性能优于 IDL 10 倍。 MATLAB 在内部使用 Intel MKL 库并支持 GPU 计算，因此如果他们是学生，不妨以一定的价格使用它（MATLAB 50 美元 + Parallel Computing Toolbox 10 美元）。如果您获得英特尔 Parallel Studio 的免费试用版，它会附带 MKL 库，以及 C++ 和 FORTRAN 编译器，如果您想从 Windows 上的 MKL 或 ATLAS 安装 BLAS 和 LAPACK，它们将派上用场：
http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/
Parallel Studio 还附带了 Intel 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 的过程并非微不足道，但这样做对 Python 和 R 的好处非常大，如英特尔网络研讨会所述：
Anaconda 和 Enthought 通过使此功能和其他一些东西更易于部署来建立业务。但是，对于那些愿意做一点工作（和一点学习）的人来说，它是免费的。
对于那些使用 R 的人，您现在可以通过 Revolution Analytics R Open 免费获得 MKL 优化的 BLAS 和 LAPACK。
编辑：Anaconda Python 现在附带 MKL 优化，并通过英特尔 Python 分发支持许多其他英特尔库优化。但是，Accelerate 库（以前称为 NumbaPro）中对 Anaconda 的 GPU 支持仍然超过 1 万美元！最好的替代品可能是 PyCUDA 和 scikit-cuda，因为 copperhead（本质上是 Anaconda Accelerate 的免费版本）不幸在五年前停止了开发。如果有人想从上次中断的地方继续，可以找到 here。
下面的link应该可以解决Windows和SciPy的所有问题；只需选择合适的下载即可。我能够毫无问题地 pip 安装软件包。我尝试过的所有其他解决方案都让我很头疼。
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]
假设您已经安装了以下软件：
使用 Python 工具安装 Visual Studio 2015/2013
（已集成到安装 2015 时的设置选项中）为 Python
安装 Visual Studio C++ 编译器 资料来源：http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
文件名：VCForPython27.msi安装Python版本选择
资料来源：python.org
文件名（例如）：python-2.7.10.amd64.msi
如果您使用 Windows 和 Visual Studio 2015
- 安装 miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.html
- 将您的 python 环境更改为 python 3.4（32 位）
- 点击python环境3.4，打开cmd
输入以下命令
- "conda install numpy"
- "conda install pandas"
- "conda install scipy"
我的5美分；您可以安装整个（预编译的）SciPy https://github.com/scipy/scipy/releases
祝你好运！
这是我让一切正常运行的顺序。第二点是最重要的一点。 Scipy 需要 Numpy+MKL，而不仅仅是香草 Numpy。
- 安装python3.5
pip install "file path"（从这里下载 Numpy+MKL wheel http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy）pip install scipy
我的 python 版本是 2.7.10，64 位 Windows 7.
- 从
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 下载 - 打开
cmd - 确保
scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl在cmd的当前目录中，然后键入pip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl.
scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl
安装成功
抱歉死灵，但这是第一个 google 搜索结果。这是对我有用的解决方案：
从以下位置下载 numpy+mkl wheel http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy。 使用与您的 python 版本相同的版本（使用 python -V 检查）。例如。如果你的 python 是 3.5.2，下载显示 cp35
的轮子
打开命令提示符并导航到您下载 wheel 的文件夹。 运行 命令：pip install [wheel 的文件名]
从以下位置下载 SciPy wheel：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy（与上述步骤类似）。
同上，pip install [wheel的文件名]
使用 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 的资源可以解决问题。但是，您应该注意版本兼容性。尝试了几次之后，最后我决定卸载 python，然后安装新版本的 python 和 numpy，然后安装 scipy，这解决了我的问题。
安装 intel 的 python 发行版 https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python
更好的分发 python 最初应该包含它们
对于python27 1、安装numpy + mkl（下载link:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/） 2、安装scipy（同站） 好的！
英特尔现在免费提供 Python Linux / Windows / OS X 发行版，名为“Intel distribution for Python”。
它是一个完整的 Python 发行版（例如 python.exe 包含在软件包中），其中包括一些针对 Intel 的 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 NumPy、SciPy、scikit-learn、pandas、matplotlib、Numba、tbb、pyDAAL、Jupyter 等模块。缺点是升级到 Python 的最新版本有点晚。例如，截至今天（2017 年 5 月 1 日），发行版提供 CPython 3.5，而 3.6 版本已经发布。但是，如果您不需要这些新功能，它们应该完全没问题。
在 Windows
中简单快速地安装 Scipy- 从
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy下载 为您的 Python 版本正确 Scipy 包（例如正确的 python 3.5 和 Windows x64 的包是scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl). - 在包含下载的 Scipy 的目录中打开
cmd包。 - 键入
pip install <<your-scipy-package-name>>（例如 pip 安装 scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl).
我在安装 scikit-fuzzy 时也遇到了同样的错误。我解决的错误如下：
根据 python 版本选择文件，例如 python3 的 amd64 和 python27 的其他 win32 文件
- 然后
pip install --user skfuzzy
希望对你有用
解决方案：
如许多答案中所述，下载 NumPy and SciPy whl from http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 并使用
安装pip install <whl_location>使用Miniconda.
参考：
这样做，它为我解决了
pip install -U scikit-learn
您可能只是安装了太新的（不受支持的）Python 3.x。
此页面的问题解决方案过于复杂。大多数 numpy / scipy 用户不需要编译他们的 numpy 安装或需要依赖第 3 方“numpy+mkl”轮子。
Downloading a compiler is an anti-pattern, you do not want to build numpy, only use it. [github.com/numpy]
解决方案
- 安装支持的 python 版本后，使用 删除 non-working numpy 安装
pip uninstall numpy
并安装 scipy 和
pip install scipy --only-binary numpy
版本太新（尚不支持）--only-binarynumpy将强制安装 binary wheel (.whl) 版本的 numpy。如果失败，则说明您的 python.如果你安装了多个python版本，你可以通过
确保pip正在安装你想要的python版本
<path_to_python_executable> -m pip install <X>
而不是 pip install <X>。
为什么会这样？
- Scipy 依赖于 numpy，从 setup.py 或阅读 pip 安装日志可以看出。
- 如果你有太新的 (non-supported) python 安装，pip 存储库中没有内置的 wheel (.whl)，但是 tarball (.tar.gz)，它在这种情况下，需要用户机器在安装过程中编译一些 C++ 代码。另见：
附录
- 勾选 https://pypi.org/project/numpy/ for list of supported Python versions. Currently (2020-11-04) the newest supported python version is Python 3.9. when using
numpy 1.19.3or above, and Python 3.8 fornumpy 1.19.2. (For compatibility of older numpy versions, see numpy release notes) - 如果您在 Windows 上看到
pip正在尝试安装numpy-<x>.tag.gz，您知道它可能无法正常工作。请尝试使用旧版本的 Python。您希望看到 pip 为 Windows (numpy-<x>.whl) 安装 numpy 二进制轮。您可以检查 pip 中的轮子可用于 numpy here.
我在尝试安装 scipy 时遇到了同样的错误，同时还安装了 Visual Studio C++、numpy 等。我的问题是我刚刚安装了 Python 3.9。
我删除了 3.9.0 版并降级到 3.8.6 版并且 scipy 安装没有问题。