Pythonと一連のパッケージを64ビットのWindows 7デスクトップにインストールしようとしています。私はPython 3.4をインストールし、Microsoft Visual Studio C ++をインストールし、numpy、pandas、その他いくつかを正常にインストールしました。scipyをインストールしようとすると、次のエラーが発生します。

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

私はオフラインでpip installを使用しています。使用しているinstallコマンドは次のとおりです。

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

私が正しく理解していればVS C ++コンパイラーであるコンパイラーを要求することについて、ここの投稿を読みました。Python 3.4を使用しているので、2010バージョンを使用しています。これは他のパッケージでも機能しました。

ウィンドウバイナリを使用する必要がありますか、それともpipインストールを機能させる方法はありますか？

助けてくれてありがとう

Windows 7 64ビットでのSciPyインストールにBLAS / LAPACKライ​​ブラリが存在しない場合の解決策を以下に示します。

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

Anacondaのインストールははるかに簡単ですが、それを支払うことなくインテルMKLまたはGPUサポートを利用することはできません（AnacondaのMKL最適化およびAccelerateアドオンにあります-それらがPLASMAおよびMAGMAを使用しているかどうかはわかりません）。 。MKLの最適化により、numpyは大規模な行列計算でIDLよりも10倍優れています。MATLABはIntel MKLライブラリーを内部で使用し、GPUコンピューティングをサポートしているため、学生であれば、価格でそれを使用することもできます（MATLABの$ 50 + Parallel Computing Toolboxの$ 10）。Intel Parallel Studioの無料試用版を入手した場合、MKLライブラリーに加えて、WindowsでMKLまたはATLASからBLASおよびLAPACKをインストールする場合に役立つC ++およびFORTRANコンパイラーが付属しています。

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

Parallel Studioには、クラスターコンピューティングアプリケーションとその最新のXeonプロセッサーに役立つIntel MPIライブラリも付属しています。MKL最適化を使用してBLASとLAPACKを構築するプロセスは簡単ではありませんが、このインテルのウェビナーで説明されているように、PythonとRでそうすることのメリットは非常に大きくなります。

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

AnacondaとEnthoughtは、この機能やその他のいくつかの導入を容易にすることからビジネスを構築しています。ただし、少しの作業（および少しの学習）を行う意思がある人は自由に利用できます。

Rを使用するユーザーは、Revolution AnalyticsのR Openを使用して、MKLに最適化されたBLASおよびLAPACKを無料で入手できます。

編集：Anaconda Pythonは現在、MKL最適化に加えて、Intel Pythonディストリビューションを通じて他の多くのIntelライブラリ最適化をサポートしています。ただし、Accelrateライブラリ（以前はNumbaProと呼ばれていました）でのAnacondaのGPUサポートは、まだ1万ドル以上です！そのための最良の代替案は、おそらくPyCUDAとscikit-cudaでしょう。中断したところから再開したい場合は、ここにあります。

次のリンクは、WindowsとSciPyに関するすべての問題を解決するはずです。適切なダウンロードを選択してください。問題なくパッケージをpipインストールできました。私が試した他のすべての解決策は私に大きな頭痛の種を与えました。

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

コマンド：

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

これは、次のものをすでにインストールしていることを前提としています。

1. Pythonツールを使用してVisual Studio 2015/2013をインストールします
   （2015のインストール時にセットアップオプションに統合されています）

2. Python
   ソース用のVisual Studio C ++コンパイラをインストールします。http：//www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx？id = 44266
   ファイル名：VCForPython27.msi

3. 選択したPythonバージョンのインストール
   ソース：python.org
   ファイル名（例）：python-2.7.10.amd64.msi

私のpythonのバージョンは2.7.10、64ビットWindows 7です。

1. scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whlからダウンロードhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy
2. 開いた cmd
3. ことを確認しscipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whlているcmd入力し、の現在のディレクトリpip install scipy-0.18.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl。

正常にインストールされます。

ネクロに申し訳ありませんが、これは最初のグーグル検索結果です。これは私のために働いた解決策です：

1. numpy + mklホイールをhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpyからダウンロードし ます。pythonバージョンと同じバージョンを使用します（python -Vを使用して確認します）。例えば。Pythonが3.5.2の場合は、cp35を示すホイールをダウンロードします

2. コマンドプロンプトを開き、ホイールをダウンロードしたフォルダーに移動します。次のコマンドを実行します：pip install [ホイールのファイル名]

3. SciPyホイールをhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipyからダウンロードします（上記の手順と同様）。

4. 上記のように、pip install [ホイールのファイル名]

これは私がすべてを働かせた順序でした。2番目のポイントは最も重要なものです。Numpy+MKLバニラだけでなく、Scipyのニーズも必要Numpyです。

1. Python 3.5をインストールする
2. pip install "file path"（ここからNumpy + MKLホイールをダウンロードhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy）
3. pip install scipy

WindowsおよびVisual Studio 2015を使用している場合

• miniconda http://conda.pydata.org/miniconda.htmlをインストールします
• Python環境をPython 3.4（32ビット）に変更します。
• Python環境3.4をクリックして、cmdを開きます

次のコマンドを入力します

• 「conda install numpy」
• 「コンダインストールパンダ」
• 「condaインストールscipy」

私の5セント。（プリコンパイルされた）SciPy全体を次の場所からインストールできます。 https://github.com/scipy/scipy/releases。

幸運を！

WindowsでのScipyのシンプルで高速なインストール

1. 以下からhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipyのダウンロードのpython 3.5およびWindows x64のためのあなたのPythonのバージョン（例えば正しいパッケージの正しいscipyのダウンロードパッケージがありますscipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl）。
2. 開いた cmdダウンロードしたScipyパッケージを含むディレクトリ内をます。
3. タイプpip install <<your-scipy-package-name>>（例：pip install scipy-0.19.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl）。

python27の場合 1、numpy + mklをインストールします（ダウンロードリンク：http : //www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）2、scipyをインストールします（同じサイト）OK！

インテルは今「と呼ばれる無料のLinux / Windowsの/ OS X用のPythonディストリビューションを提供してPython用インテルの分布」。

その完全なPythonディストリビューション（例：python.exeはパッケージに含まれています）には、IntelのMKL（Math Kernel Library）に対してコンパイルされたいくつかのプリインストールモジュールが含まれているため、より高速なパフォーマンスが得られます。

配布には、NumPy、SciPy、scikit-learn、pandas、matplotlib、Numba、tbb、pyDAAL、Jupyterなどのモジュールが含まれます。欠点は、より新しいバージョンのPythonへのアップグレードが少し遅れることです。たとえば、今日（2017年5月1日）の時点では、ディストリビューションはCPython 3.5を提供していますが、3.6バージョンはすでにリリースされています。しかし、もしあなたが新機能を必要としないなら、それらは完全にうまくいくはずです。

scikit-fuzzyのインストール中にも同じエラーが発生しました。私は次のようにエラーを解決しました：

1. whlファイルであるNumpyをインストールする
2. Scipyをインストールします。これもwhlファイルです。

python3の場合はamd64のようなPythonバージョンに応じてファイルを選択し、python27の場合はその他のwin32ファイルを選択します

3. その後 pip install --user skfuzzy

うまくいきますように

ソリューション：

1. 多くの回答で指定されているように、ダウンロード NumPyおよびSciPy whlをhttp://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/からして、

   pip install <whl_location>

2. ソースからのBLAS / LAPACKのビルド

3. Minicondaの使用。

参照：

1. ScikitLearnのインストール
2. scipyにBLASとLAPACKをインストールする最も簡単な方法は？

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipyのリソースを使用 すると、問題が解決します。ただし、バージョンの互換性に注意する必要があります。何度か試してみて、ようやくpythonをアンインストールして、numpyとともにpythonの新しいバージョンをインストールし、scipyをインストールすることにしました。これで問題が解決しました。

インテルのPythonディストリビューションをインストールする https://software.intel.com/en-us/intel-distribution-for-python

Pythonの配布には、最初にそれらを含める必要があります

これを行う、それは私のために解決しました pip install -U scikit-learn