Python下科學計算包numpy和SciPy的安裝

Python下大多數工具包的安裝都很簡單，只需要執行 “python setup.py install”命令即可。然而，由於SciPy和numpy這兩個科學計算包的依賴關係較多，安裝過程較為複雜。網上教學較為混亂，而且照著做基本都不能用。在仔細研讀各個包裡的README和INSTALL之後，終於安裝成功。現記錄如下。

系統環境：

OS：RedHat Linux 5

Python版本：Python2.7.3

gcc版本：4.1.2

 

各個安裝包版本：

scipy-0.11.0

numpy-1.6.2

nose-1.2.1

lapack-3.4.2

atlas-3.10.0

 

依賴關係：scipy的安裝需要依賴於numpy、lapack、atlas（後兩者都是線性代數工具包，不清楚的自行google之。。。），而numpy和sci的測試程式的執行又依賴於nose，因此，整個安裝過程必須要按順序執行的，否則是無法執行下去的。

 

安裝步驟：

1、安裝nose

這個安裝比較簡單，解壓縮nose的安裝檔案，進入nose的目錄，直接執行setup.py即可：

tar -zxvf nose-1.2.1.tar.gz

cd nose-1.2.1

python setup.py install

 

2、安裝lapack

由於最新版本的ATLAS可以直接整合lapack的安裝壓縮檔案進行編譯，因此，如果僅在python下使用的話，可以不用安裝lapack。只需要下載壓縮檔案：lapack-3.4.2.tgz 即可。

 

3、安裝ATLAS

這個的安裝主要是設定一些選項，包括設定成64位元庫檔案、位置無關的以及共用的連結庫。詳細的設定說明在atlas安裝包 doc/ 下的pdf檔案中。可查閱。

下面是我的安裝過程：

tar -jxvf atlas3.10.0.tar.bz2

cd ATLAS

mkdir obj64

../configure -b 64 -Fa alg -fPIC -shared --prefix=/設定atlas的安裝路徑/atlas --with-netlib-lapack-tarfile=/lapack安裝壓縮檔案存放的目錄/lapack-3.4.2.tgz

(註：這個設定時間非常長，在Core i7 處理上，大概1個小時左右)

make

（下面是一些檢查過程，保證沒有問題之後再進行安裝）

make check

make time

make install

至此，atlas安裝完成。不過我們要記錄下編譯過程中所用的fortran編譯器型別，這個資訊在下面安裝numpy和scipy的時候要用。還是在目錄 obj64/ 下，執行

fgrep "F77 =" Make.inc
可以看到  F77 = gfortran
記下這個編譯器型別 gfortran.

 

4、安裝numpy

numpy和scipy的安裝過程都要顯式的指明所用fortran編譯器的型別，而且要與前面編譯atlas時一致（在本文中即：gfortran），這一點非常重要，否則很多功能都會出錯。

首先設定numpy目錄下的site.cfg檔案，指明atlas庫的位置：

tar -zxvf numpy-1.6.2.tar.gz

cd numpy-1.6.2

cp site.cfg.example site.cfg

vim site.cfg

設定成如下格式：

[DEFAULT]
library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安裝目錄/atlas/lib
include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安裝目錄/include

[blas_opt]
libraries = f77blas, cblas, atlas

[lapack_opt]
libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas

[amd]
amd_libs = amd
[umfpack]
umfpack_libs = umfpack

 

接下來設定安裝numpy所需要的Fortran編譯器型別：

如果前面得到的Fortran編譯器是gfortran的話，執行：

 python setup.py build --fcompiler=gnu95

如果前面得到的Fortran編譯器是g77的話，執行：

 python setup.py build --fcompiler=gnu

 

然後執行

python setup.py install

安裝完成

 

5、安裝scipy

與安裝numpy類似：

tar -zxvf scipy-0.11.0.tar.gz

cd scipy-0.11.0

vim site.cfg

設定成如下格式：

[DEFAULT]
library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安裝目錄/atlas/lib
include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安裝目錄/include

[blas_opt]
libraries = f77blas, cblas, atlas

[lapack_opt]
libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas

[amd]
amd_libs = amd
[umfpack]
umfpack_libs = umfpack

 

接下來設定安裝numpy所需要的Fortran編譯器型別：

如果前面得到的Fortran編譯器是gfortran的話，執行：

 python setup.py build --fcompiler=gnu95

如果前面得到的Fortran編譯器是g77的話，執行：

 python setup.py build --fcompiler=gnu

 

然後執行

python setup.py install

安裝完成

 

然後可以在python下執行相應的測試程式：

python

>>> import nose

>>> import numpy

>>> import scipy

>>> numpy.test('full')

等待。。。。

>>> scipy.test('full')

到這裡，整個安裝過程結束。

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CentOS上原始碼安裝Python3.4  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111870.htm

《Python核心程式設計 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85425.htm

《Python開發技術詳解》.( 周偉,宗傑).[高清PDF掃描版+隨書視訊+程式碼] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92693.htm

Python指令碼獲取Linux系統資訊 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88531.htm

在Ubuntu下用Python搭建桌面演算法交易研究環境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92534.htm

Python 語言的發展簡史 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107206.htm