Installation
Methods differ in ease of use, coverage, maintenance of old versions, system-wide versus local environment use, and control. With pip or Anaconda’s conda, you can control the package versions for a specific project to prevent conflicts. Conda also controls non-Python packages, like MKL or HDF5. System package managers, like apt-get , install across the entire computer, often have older versions, and don’t have as many available versions. Source compilation is much more difficult but is necessary for debugging and development. If you don’t know which installation method you need or prefer, we recommend the Scientific Python Distribution Anaconda.
Scientific Python Distributions (recommended)#
Python distributions provide the language itself, along with the most commonly used packages and tools. These downloadable files require little configuration, work on almost all setups, and provide all the commonly used scientific Python tools.
Anaconda works on Windows, Mac, and Linux, provides over 1,500 Python packages, and is used by over 15 million people. Anaconda is best suited to beginning users; it provides a large collection of libraries all in one.
For more advanced users who will need to install or upgrade regularly, Mambaforge is a more suitable way to install the conda (and mamba , a faster conda alternative) package manager.
Other options include:
- WinPython: Another free distribution including scientific packages and the Spyder IDE; Windows only, but more actively maintained and supports the latest Python 3 versions.
- Pyzo: A free distribution based on Anaconda and the IEP interactive development environment; Supports Linux, Windows, and Mac.
Installing with Pip#
You can install SciPy from PyPI with pip :
python -m pip install scipy Installing via Conda#
You can install SciPy from the defaults or conda-forge channels with conda :
conda install scipy Install system-wide via a package manager#
System package managers can install the most common Python packages. They install packages for the entire computer, often use older versions, and don’t have as many available versions.
Ubuntu and Debian#
sudo apt-get install python3-scipy Fedora#
sudo dnf install python3-scipy macOS#
macOS doesn’t have a preinstalled package manager, but you can install Homebrew and use it to install SciPy (and Python itself):
brew install scipy Source packages#
A word of warning: building SciPy from source can be a nontrivial exercise. We recommend using binaries instead if those are available for your platform. For details on how to build from source, see this guide in the SciPy docs.
SciPy¶
SciPy — библиотека, в которой реализовано множество процедур и численных алгоритмов для решения таких задач, как численное интегрирование, интерполяция, оптимизация, линейной алгебры, статистики и т.д. Если в рамках вашей научной деятельности возникает необходимость применить какой-то численный алгоритм, то стоит проверить не реализован ли он уже в SciPy .
Установка SciPy¶
Чтобы установить SciPy , наберите в Anaconda Prompt команду
conda install scipy
python -m pip install scipy
Импортирование SciPy¶
SciPy состоит из подмодулей для решения похожих задач определенного вида. Отметим ряд из них:
- scipy.integrate: численное интегрирование, численное решение ОДУ;
- scipy.interpolate: интерполяция;
- scipy.linalg: линейная алгебра, решение СЛАУ, задачи на собственные числа, сингулярное разложение и многое другое;
- scipy.optimize: оптимизационные алгоритмы, поиск корней уравнения, аппроксимация данных, задачи линейного программирования и др.;
- scipy.special: специальные функции;
- scipy.constants: константы (в том числе и физические);
- scipy.stats: статистка;
Более подробно про эти и остальные подмодули можно почитать в документации, курсе лекций по SciPy или в книге Elegant SciPy.
Пространство имен в SciPy устроено не совсем обычным образом. Принято импортировать не библиотеку целиком, а только её подмодули ( submodule ) или даже определенные функции этих подмодулей. Подробнее об API можно почитать здесь.
from scipy import optimize from scipy import integrate from scipy.stats import distributions
Как установить scipy python
Шаг 7.
Введение в машинное обучение с использованием Python.
Введение. scikit-learn. Установка scikit-learn
На этом шаге мы рассмотрим несколько пакетов, включающих scikit-learn .
scikit-learn требует наличия еще двух пакетов Python — NumPy и SciPy . Для построения графиков и интерактивной работы необходимо также установить matplotlib , IPython и Jupyter Notebook . Мы рекомендуем использовать один из нижеперечисленных дистрибутивов Python , которые уже включают все необходимые пакеты: Anaconda Дистрибутив Python , предназначенный для крупномасштабной обработки данных, прогнозной аналитики и научных вычислений. Anaconda уже включает NumPy , SciPy , matplotlib , pandas , IPython , Jupyter Notebook и scikit-learn . Есть версии для Mac OS , Windows и Linux . Это очень удобное решение и это тот дистрибутив, который мы рекомендуем пользователям, у которых еще не установлены пакеты Python для научных вычислений. Кроме того, сейчас Anaconda включает в себя коммерческую библиотеку Intel MKL , которой можно пользоваться бесплатно. Использование MKL (это происходит автоматически при установке Anaconda ) может дать значительный прирост скорости при выполнении различных алгоритмов в scikit-learn . Enthought Canopy Еще один дистрибутив Python для научных вычислений. Он уже содержит NumPy , SciPy , matplotlib , pandas и IPython , но бесплатная версия не включает scikit-learn . Если вы являетесь учебным заведением, вы можете запросить учебную лицензию и получить свободный доступ к платной версии Enthought Canopy . Enthought Canopy доступен для Python 2.7.x и работает на Mac OS , Windows и Linux . Python (х, у) Свободный дистрибутив Python для научных вычислений, специально предназначенный для Windows . Python (х, у) включает NumPy , SciPy , matplotlib , pandas , IPython и scikit-learn .
Если у вас уже стоит Python , вы можете использовать pip для установки всех этих пакетов:
$ pip install numpy scipy matplotlib ipython scikit-learn pandas
На следующем шаге мы рассмотрим основные библиотеки и инструменты .
Как установить scipy python
Сообщений: 5
Ошибка установки scipy
Не могу установить scipy в Python 10.5 Windows32.
pip install scipy пытается установить версию 1.9.3 и выдает ошибку.
Помогите, пожалуйста.
Пользователь
Регистрация: 19.12.2019
Сообщений: 69
Какую ошибку выдает?
Регистрация: 26.10.2022
Сообщений: 5
Сама ошибка мне непонятна. Вот скрины:
Изображения
| Установка scipy.jpg (102.6 Кб, 5 просмотров) | |
| Установка scipy (продолжение).jpg (108.0 Кб, 4 просмотров) |
Регистрация: 15.02.2010
Сообщений: 15,586
А что неопнятно? Вам же явно написали — нет компиляторов фортрана. Вы же доку прочитали? А там:
| SciPy requires a Fortran compiler to be built, and heavily depends on wrapped Fortran code. |
Регистрация: 26.10.2022
Сообщений: 5
Установка scipy
Тогда почему он без проблем устанавливается на python 3.7?
Регистрация: 15.02.2010
Сообщений: 15,586
Потому что для 3.7 был готовый wheel, а для вашего нового не нашлось.
Участник клуба
Регистрация: 17.04.2022
Сообщений: 1,833
Скачал кучу палок, а колеса не собираются.
Регистрация: 26.10.2022
Сообщений: 5
Установка scipy
Есть wheel и для 3.10.5 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy (SciPy-1.8.1-cp310-cp310-win32.whl). И даже для 3.11.
Однако:
Python 3.10.5 (tags/v3.10.5:f377153, Jun 6 2022, 15:58:59) [MSC v.1929 32 bit (Intel)] on win32
Type «help», «copyright», «credits» or «license()» for more information.
import scipy.cluster
Traceback (most recent call last):
File «», line 1, in
import scipy.cluster
File «D:\Python\lib\site-packages\scipy\cluster\__init__.py» , line 25, in
from . import vq, hierarchy
File «D:\Python\lib\site-packages\scipy\cluster\vq.py», line 72, in
from scipy.spatial.distance import cdist
File «D:\Python\lib\site-packages\scipy\spatial\__init__.py» , line 104, in
from ._qhull import *
ImportError: DLL load failed while importing _qhull: Не найден указанный модуль.