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软件工具（4）
一、安装环境
Windows 8， Win 32， 官方纯净版Python3.5。
二、Numpy安装
1、下载Numpy：
首先，寻找适合的Numpy，一般上numpy官网https://pypi.python.org/pypi/numpy，下载适合自己python版本跟系统的numpy版本（我的是python3.5跟win32），选择版本如下
但是，由于后续还要安装Scipy，Scipy的安装需要依赖MKL库，官方的Numpy不包含MKL，故从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载合适版本的包含MKL库的第三方Numpy：
若已经安装了官方Numpy的，使用“pip uninstall ***.whl”命令卸载已安装的官方Numpy。
2、安装Numpy：
设置环境变量，“Win+R”打开CMD，运行“Python”，正常的话会显示当前的Python版本号并进入Python命令行
模式，但是很不幸，我的显示结果不正常，如下：
尝试多次设置了环境变量，但就是没有作用（好在后续步骤设置PIP的环境变量时有效）。解决途径就是进入到Python.exe所在的目录下运行Python。
接下来，在Python命令行模式下使用pip安装下载的Numpy（我安装的官方Python3.5自带了pip.exe，若读者python没有pip.exe的，使用“python -m pip install -U pip”命令安装pip.exe）：
（1）首先，设置pip.exe的环境变量（详细步骤 请自行Google）以在CMD命令行模式下可以运行pip.exe，而不用跑到pip.exe目录下。
（2）其次，在CMD命令行模式下进入numpy安装文件的存放目录下，执行“pip install numpy文件名.whl”安装命令。
（3）最后，安装成功后运行python，导入numpy包，进行测试
三、Scipy安装
1、下载Scipy安装文件
继续在上下载合适版本的Scipy
2、安装Scipy
cmd命令行下进入下载的scipy文件目录下，键入命令“pip install ***.whl”安装Scipy
测试Numpy与Scipy
http://blog.csdn.net/u/article/details/
http://blog.csdn.net/sd2558448/article/details/
http://blog.csdn.net/pfanaya/article/details/7451815
http://blog.csdn.net/riverflowrand/article/details/
/tanxstar/p/6067315.html
http://blog.csdn.net/walkandthink/article/details/
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(1)(1)(7)(1)(4)(2)(8)(1)配置好python环境变量后，使用pip install&numpy-1.13.1+mkl-cp34-cp34m-win32.whl后，报出如下错误：
C:\Python34\Scripts&pip install D:\Android_software\other_tools\python\安装库\numpy-1.13.1+mkl-cp34-cp34m-win32.whl
numpy-1.13.1+mkl-cp34-cp34m-win32.whl is not a supported wheel on this platform.
C:\Python34\Scripts&pip install D:\Android_software\other_tools\python\安装库\scipy-0.19.1-cp34-cp34m-win32.whl
scipy-0.19.1-cp34-cp34m-win32.whl is not a supported wheel on this platform.
解决方法：
1、下载 numpy和scipy的网址：注：下载对应版本的python及操作系统版本对应的；
numpy下载网址：& &
scipy下载网址：&&
2、将&numpy-1.13.1+mkl-cp34-cp34m-win32.whl 文件重命名为&numpy-1.13.1+mkl-cp34-none-win32.whl；
& & & 将scipy-0.19.1-cp34-cp34m-win32.whl 重命名为&scipy-0.19.1-cp34-none-win32.whl
然后重新使用pip进行安装这两个 whl文件，可以安装成功；
C:\Python34\Scripts&pip install D:\Android_software\other_tools\python\安装库\numpy-1.13.1+mkl-cp34-none-win32.whl
Processing d:\android_software\other_tools\python\安装库\numpy-1.13.1+mkl-cp34-none-win32.whl
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.13.1+mkl
C:\Python34\Scripts&pip install D:\Android_software\other_tools\python\安装库\scipy-0.19.1-cp34-none-win32.whl
C:\Python34\Scripts&pip install D:\Android_software\other_tools\python\安装库\scipy-0.19.1-cp34-none-win32.whl
Processing d:\android_software\other_tools\python\安装库\scipy-0.19.1-cp34-none-win32.whl
Requirement already satisfied (use --upgrade to upgrade): numpy&=1.8.2 in c:\python34\lib\site-packages (from scipy==0.19.
Installing collected packages: scipy
Found existing installation: scipy 0.16.1
DEPRECATION: Uninstalling a distutils installed project (scipy) has been deprecated and will be removed in a future ve
Uninstalling scipy-0.16.1:
Successfully uninstalled scipy-0.16.1
Successfully installed scipy-0.19.1
C:\Python34\Scripts&
3、测试验证一下
代码终端或者IDLE (Python 3.4 GUI - 32 bit)中输入，应该是成功的安装了。
&&& from scipy import *
&&& from numpy import *
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python（20）
机器学习（11）
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
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)
（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 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
可以看到 &F77 = gfortran
记下这个编译器类型 gfortran.
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：
library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安装目录/atlas/lib
include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安装目录/include
[blas_opt]
libraries = f77blas, cblas, atlas
[lapack_opt]
libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas
amd_libs = amd
umfpack_libs = umfpack
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：
&python setup.py build --fcompiler=gnu95
如果前面得到的Fortran编译器是g77的话，执行：
&python setup.py build --fcompiler=gnu
python setup.py install
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：
library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安装目录/atlas/lib
include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安装目录/include
[blas_opt]
libraries = f77blas, cblas, atlas
[lapack_opt]
libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas
amd_libs = amd
umfpack_libs = umfpack
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：
&python setup.py build --fcompiler=gnu95
如果前面得到的Fortran编译器是g77的话，执行：
&python setup.py build --fcompiler=gnu
python setup.py install
然后可以在python下执行相应的测试程序：
&&& 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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& & 装了一天，各种出问题，最后又莫名其妙装成功了，记录一下。
& & Python装的3.5，在官网下的3.5，安装好像没什么大问题，挺顺的就安装成功了；
& & numpy在官网下载
numpy-1.10.4.zip，安装时就是出现error: Unable to find vcvarsall bat这个错误，按照网上说的
打开“&python安装目录&/Lib/distutils/msvc9compiler.py”
找到 toolskey = “VS%0.f0COMNTOOLS” % version，
直接修改为 toolskey = “VS100COMNTOOLS” （如果是vs2012或者vs2013则要从100改成120）
这个方法根本没用。
后来怎么解决的呢，直接在命令行里输 pip install numpy，居然就装好了。。。
& & scipy也是在那个网站下载exe，每次下载中途就是突然断了下载失败，下载了几十遍好不容易下载好了，运行，不支持3.5。。。
& & pip install scipy也是不行，一直显示no lapack/blas resources found，也是找了好多方法都不行，然后在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs这个网站里下载了scipy-0.17.0-cp35-none-win32.whl,cmd里输入
pip install&scipy-0.17.0-cp35-none-win32.whl然后就神奇的装成功了
不过也不知道是不是有其他的错误，不过import numpy import scipy都成功了，先就这样！
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python的库可以用apt-get安装（如：apt-get install python-sklearn）
也可以用pip安装（如：pip install scikit-learn），但安装的位置不同，安装是包名不同（apt-get安装的python包一般前缀是python），python用的时候优先选择apt-get安装的包。如果用pip freeze 安装的包的版本和在python环境（进入python导包，查看版本）看到的版本不同，可能就是用apt-get和pip都安装了，然后选择性的保留就行了（建议保留pip的）
安装scipy 0.16.1：
1、scipy需要依赖numpy包，先安装numpy
2、用pip install scipy==0.16.1安装scipy，安装时报错：building 'dfftpack' library error:library dfftpacy has Fortran sources but no Fortran compiler found。这是没有安装gfortran编译器（），安装gfortran命令如下：sudo
apt-get install gfortran。
3、重新安装scipy，安装时又报了&numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found&
/usr/lib | grep blas 查看，缺少了一些libopenblas系统库（），用sudo
apt-get install libopenblas-dev安装该库，安装后查看如下：
5、重新用用pip install scipy==0.16.1安装scipy，结果依然报同一个错误，网上查结果缺少
库（），安装 lapack 包：$
sudo apt-get install liblapack-dev ，如果还是不行则是缺少
atlas 库再安装 atlas 包：sudo
apt-get install libatlas-dev
6、安装成功后重新安装
scipy 包pip install scipy==0.16.1 成功完成安装。
网上查询后的总结：安装numpy后安装scipy失败（报错：numpy.distutils.system_info.NotFoundError）一般是缺少一些系统库，需要安装：libopenblas-dev、liblapack-dev、libatlas-dev、libblas-dev
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