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Python下大多数工具包的安装都很简单，只需要执行 “python setup.py install”命令即可。然而，由于SciPy和numpy这两个科学计算包的依赖关系较多，安装过程较为复杂。网上教程较为混乱，而且照着做基本都不能用。在仔细研读各个包里的README和INSTALL之后，终于安装成功。现记录如下。 系统环境： OS：RedHat5 Python版本：Python2.7.3 gcc版本：4.1.2 各个安装包版本： scipy-0.11.0 numpy-1.6.2 nose-1.2.1 lapack-3.4.2 atlas-3.10.0 依赖关系：scipy的安装需要依赖于numpy、lapack、atlas（后两者都是线性代数工具包，不清楚的自行google之。。。），而numpy和sci的测试程序的运行又依赖于nose，因此，整个安装过程必须要按顺序执行的，否则是无法执行下去的。 安装步骤： 1、安装nose 这个安装比较简单，解压缩nose的安装文件，进入nose的目录，直接运行setup.py即可： tar -zxvf nose-1.2.1.tar.gz cd nose-1.2.1 python setup.py install 2、安装lapack 由于最新版本的ATLAS可以直接集成lapack的安装压缩文件进行编译，因此，如果仅在python下使用的话，可以不用安装lapack。只需要下载压缩文件：lapack-3.4.2.tgz 即可。 3、安装ATLAS 这个的安装主要是配置一些选项，包括配置成64位库文件、位置无关的以及共享的链接库。详细的配置说明在atlas安装包 doc/ 下的pdf文件中。可查阅。 下面是我的安装过程： tar -jxvf atlas3.10.0.tar.bz2 cd ATLAS mkdir obj64 ../configure -b 64 -Fa alg -fPIC -shared --prefix=/配置atlas的安装路径/atlas --with-netlib-lapack-tarfile=/lapack安装压缩文件存放的目录/lapack-3.4.2.tgz (注：这个配置时间非常长，在Core i7 处理上，大概1个小时左右) make （下面是一些检查过程，保证没有问题之后再进行安装） make check make time make install 至此，atlas安装完成。不过我们要记录下编译过程中所用的fortran编译器类型，这个信息在下面安装numpy和scipy的时候要用。还是在目录 obj64/ 下，执行 fgrep "F77 ="
Make.inc 4、安装numpy numpy和scipy的安装过程都要显式的指明所用fortran编译器的类型，而且要与前面编译atlas时一致（在本文中即：gfortran），这一点非常重要，否则很多功能都会出错。 首先配置numpy目录下的site.cfg文件，指明atlas库的位置： tar -zxvf numpy-1.6.2.tar.gz cd numpy-1.6.2 cp site.cfg.example site.cfg vim site.cfg 配置成如下格式： [DEFAULT] [blas_opt] [lapack_opt] [amd] 接下来配置安装numpy所需要的Fortran编译器类型： 如果前面得到的Fortran编译器是gfortran的话，执行： 如果前面得到的Fortran编译器是g77的话，执行： 然后执行 python setup.py install 安装完成 5、安装scipy 与安装numpy类似： tar -zxvf scipy-0.11.0.tar.gz cd scipy-0.11.0 vim site.cfg 配置成如下格式： [DEFAULT] [blas_opt] [lapack_opt] [amd] 接下来配置安装numpy所需要的Fortran编译器类型： 如果前面得到的Fortran编译器是gfortran的话，执行： 如果前面得到的Fortran编译器是g77的话，执行： 然后执行 python setup.py install 安装完成 然后可以在python下执行相应的测试程序： python >>> import nose >>> import numpy >>> import scipy >>> numpy.test('full') 等待。。。。 >>> scipy.test('full') 到这里，整个安装过程结束。 |
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