Articles of scipy

通过PIP安装与MKL的Scipy

我正在使用PIP与MKL一起安装Scipy以加速性能。 我的操作系统是Ubuntu 64位。 使用这个问题的解决scheme,我创build一个文件.numpy-site.cfg [mkl] library_dirs=/opt/intel/composer_xe_2013_sp1/mkl/lib/intel64/ include_dirs=/opt/intel/mkl/include/ mkl_libs=mkl_intel_lp64,mkl_intel_thread,mkl_core,mkl_rt lapack_libs= 这个文件帮助我成功安装了MKL。 但是,使用相同的上述文件,安装Scipy提示错误 ImportError: libmkl_rt.so: cannot open shared object file: No such file or directory 我也用 export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/composer_xe_2013_sp1/mkl/lib/intel64 但问题仍然是一样的。 任何人都知道如何解决这个问题? 我不想手动安装Scipy,所以任何人给我一些提示,以解决它。

cx_Freeze 5.0:ImportError:没有名为'scipy .__ config__'的模块

问题 尝试运行使用cx_Freeze构build的.exe时出现以下错误: File "C:\\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\scipy\__init__py", line 105 in <module> from scipy.__config__ import show as show_config ImportError: No module named 'scipy.__config__' During handling of the above exception, another exception occurred: … File "C:\\WinPython-64bit-3.5.2.3Qt5\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\scipy\__init__py", line 105 in <module> raise ImportError(msg) ImportError: Error importing scipy: you cannot import scipy while being in scipy source directory; please exit the scipy […]

scipy.sparse.linalg.spsolve在Linux系统上的大型稀疏matrix的令人惊讶的行为

我正在计算一个线性系统Ax = b的解,其中A是一个大的(通常是200,000行和列,用于相关的稠密matrix)稀疏matrix和大约100列的稀疏matrix。 当我在Windows系统(Python 2.7 ,scipy 0.14.0 )上运行我的代码时,使用以下命令 from scipy.sparse.linalg import spsolve … Temp = spsolve(A.tocsc(),b.tocsc()) 运行平稳,需要大约7 GB的RAM内存。 在Linux系统(相同的CPU,相同数量的RAM内存:64 GB,Linux Mint 17.3 ,python 2.7 ,scipy 0.13.3 )上运行完全相同的代码需要超过20 GB的RAM内存,以下错误消息: <function umfpack_di_numeric at …> failed with UMFPACK_ERROR_out_of_memory (参见1 ) <function umfpack_di_numeric at …> failed with UMFPACK_ERROR_out_of_memory 因为这个错误是依赖于操作系统的,所以我排除了有关matrixA和B的任何问题(与本文中提到的一些解决scheme相反),我试图find一个特定于Linux的修复程序。但是我不知道从哪里开始…有没有人会知道发生了什么? 为什么这样的问题是针对Linux系统的? 请在下面find完整的错误信息: Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call […]

在Windows上安装SciPy

我在Windows上安装SciPy有问题。 我已经尝试过pip install (NumPy工作),但没有成功。 任何想法如何解决这个问题?

如何在64位Windows上安装SciPy?

我如何在我的系统上安装SciPy? 对于NumPy部分(SciPy依赖于),实际上是64位Windows的安装程序: numpy-1.3.0.win-amd64-py2.6.msi (是直接下载URL,2310144字节)。 运行SciPy超级包安装程序会在对话框中显示以下消息: 无法安装。 需要Python版本2.6,这在registry中找不到。 我已经安装了Python 2.6.2(并在其中安装了一个可用的Django安装),但我不知道任何registry故事。 registry项似乎已经存在: REGEDIT4 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python] [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python\PythonCore] [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python\PythonCore\2.6] [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python\PythonCore\2.6\Help] [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python\PythonCore\2.6\Help\Main Python Documentation] @="D:\\Python262\\Doc\\python262.chm" [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python\PythonCore\2.6\InstallPath] @="D:\\Python262\\" [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python\PythonCore\2.6\InstallPath\InstallGroup] @="Python 2.6" [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python\PythonCore\2.6\Modules] [HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python\PythonCore\2.6\PythonPath] @="D:\\Python262\\Lib;D:\\Python262\\DLLs;D:\\Python262\\Lib\\lib-tk" 我到目前为止所做的: 步骤1 下载了NumPy superpack安装程序numpy-1.3.0rc2-win32-superpack-python2.6.exe( 直接下载URL ,4782592字节)。 运行这个安装程序会产生相同的信息:“无法安装,需要Python 2.6,这在registry中找不到。” 更新 :实际上NumPy的安装程序是有效的 – 请参阅问题的开头部分。 第2步 试图以另一种方式安装NumPy。 下载压缩包numpy-1.3.0rc2.zip( 直接下载url ,2404011字节),以正常的方式解压到一个临时目录D:\ temp7 \ numpy-1.3.0rc2(其中setup.py和README .txt是)。 然后我打开了一个命令行窗口,并且: d: cd D:\temp7\numpy-1.3.0rc2 setup.py install 这跑了很长时间,还包括使用cl.exe(Visual […]

在Windows上无法安装SciPy

我已经安装了Python 2.7和NumPy。 我已经为SciPy下载了预构build的二进制文件,但安装脚本失败并出现此错误: Blas (http://www.netlib.org/blas/)库找不到。 search库的目录可以在numpy/distutils/site.cfg文件( [blas] )中指定,或者通过设置BLAS环境variables来指定。 我真的不知道这个可以骗过它。 我认为这是一个简单的安装过程,但似乎并没有。 我search了BLAS环境variables,但找不到任何看起来合适的东西。 任何帮助表示赞赏。 麦克风 编辑:没关系,我发现了一个非官方的安装程序exe 。

确定性的python脚本以非确定性的方式运行

我有一个脚本,不使用随机化,当我运行它给了我不同的答案。 我希望答案是一样的,每次运行脚本。 这个问题似乎只发生在某些(病态的)input数据上。 片段来自一个algorithm来计算一个线性系统的特定types的控制器,它主要包括做线性代数(matrix求逆,Riccati方程,特征值)。 显然,这是我的一个主要担心,因为我现在不能相信我的代码给我正确的结果。 我知道结果可能是错误的条件不佳的数据,但我期望一贯错误。 为什么我的Windows机器上的回答不总是一样的? 为什么Linux和Windows机器不能提供相同的结果? 我使用Python 2.7.9 (default, Dec 10 2014, 12:24:55) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win 32 ,Numpy版本1.8.2和Scipy 0.14.0。 (Windows 8,64位)。 代码如下。 我也尝试在两台Linux机器上运行代码,并且脚本总是给出相同的答案(但机器给出了不同的答案)。 一个是运行Python 2.7.8,Numpy 1.8.2和Scipy 0.14.0。 第二个是用Numpy 1.6.1和Scipy 0.12.0运行Python 2.7.3。 我三次解出Riccati方程,然后打印答案。 我期望每次都有相同的答案,而不是我得到序列'1.75305103767e-09; 3.25501787302e-07; 3.25501787302e-07' 。 import numpy as np import scipy.linalg matrix = np.matrix A = matrix([[ 0.00000000e+00, […]