instalar - scipy python
Instalar el entorno "python cientÃfico": OS X 10.7+Numpy+Scipy+Matplotlib (6)
Otra opción sería EPD o EPD Free . Cualquiera instalará NumPy, SciPy, matplotlib, IPython, Traits y Chaco en Windows, OSX o Linux. EPD es la versión incluida en el fregadero de cocina con más de 90 bibliotecas para la ciencia y el análisis, y está disponible por suscripción (gratis para académicos). EPD Free es gratuito para todo uso comercial, redistribución, etc.
¿Qué podría haber hecho en su lugar para que estos elementos trabajen juntos? ¿Debo simplemente mover todo a Windows 7 (preferiría no, pero si es la única manera confiable).
De acuerdo, así que esto es lo que sucedió: quería instalar numpy / scipy en mi mac, que corre 10.7. Lamentablemente numpy ver1.6 solo soporta hasta python 2.6. Voy a instalar Python 2.6, pero Python 2.6 no funciona; icono de la aplicación rebota y se cierra automáticamente. (Esto extraño en retrospectiva, porque oí Python 2.7 y naves numpy con mac, pero cuando intenté usar el código de muestra del sitio web numpy falló).
Ahora en un aprieto real, así que finalmente encontré esto: http://stronginference.com/scipy-superpack/ Que de alguna manera instala Numpy 2.0, Scipy (0.11), Matplotlib (1.2), iPython (0.12), Pandas (0.5.1 ) así como PyMC (2.2 alfa).
Parecía que funcionaba, Numpy sí trabajó con algún código de ejemplo que proporcionaron en Python 2.7. Pero mientras estaba trabajando en problemas de práctica, descubrí que matplotlib ya no funciona. El iniciador de Python (creo ... es el icono de la aplicación del lanzador de Python, pero solo dice "python" para el nombre) rebota en la bandeja de aplicaciones y finalmente se congela. Me preocupaba que pudiera ser porque tenía matplotlib 1.1 instalado antes, así que seguí las instrucciones para limpiar desinstalación matplotlib seguido de la instalación con scipy-superpack.
Todavía falla de la misma manera que antes. Ahora hice una instalación limpia de matplotlib 1.1 con la esperanza de que funcione. Y cuando "importo pylab" arroja un montón de mensajes de error.
Cualquier consejo sería muy apreciado.
Aquí hay algunos recursos en los que he confiado para solucionar mi plataforma científica de python en Snow Leopard y Lion.
Primero usé esta referencia para Snow Leopard, luego otra vez para Lion. Es una guía paso a paso excelente y muy completa para instalar NumPy de 64 bits, SciPY y Matplotlib en Mac OS X 10.6 (aunque parecía ser igualmente útil para 10.7). Esta "guía de supervivencia" tiene un par de cosas a su favor:
es una guía paso a paso que hace muy pocas suposiciones, así que, por ejemplo, el primer paso es configurar su perfil .bash con las variables ambientales apropiadas para el destino de despliegue, las rutas de configuración del paquete, cflags.
en realidad proporciona el código, los comandos de shell individuales para recuperar / descargar, configurar, construir e instalar los tres paquetes y sus dependencias; Además, esta publicación de blog proporciona las diferencias de todos los archivos de configuración que el autor recomienda editar antes de la instalación.
es examinado por la comunidad; tal vez haya unos 100 comentarios al Correo original, casi todos los cuales el autor respondió y, en algunos casos, revisó el texto de su guía original; además, los comentarios cubren bastantes casos extremos.
Departamento de Astrología de la Universidad de Washington
Esto comenzó con 10.3 (Panther) pero en realidad está actualizado; simplemente no se han molestado en revisar este documento en los casos en que la revisión es un cambio trivial, por ejemplo, de 10.3 a 10.7.
Este recurso es útil porque analiza en detalle lo que siempre parece ser el problema para mí: NumPy y SciPy están bien, pero Matplotlib falla, y falla debido a libpng, libjpeg, et al.
Algunas causas (empíricamente) probables de una instalación fallida de NumPy / SciPy / Matplotlib (todas, desafortunadamente basadas en la experiencia personal):
libpng , freetype , zlib : todas las dependencias de Matplotlib. Una posible fuente de problemas, pero no la única fuente, es causada por las versiones Matplotlib anteriores a 1.0 que no compilan (por "predeterminado") contra libpng versión 1.5, pero esa es la versión que es probable que tenga un desarrollador en su Mac, porque es la versión incluida con el X11 se envía con las versiones 10.7 de XCode (versión 4.0 - 4.2). Dejando a un lado esta cuestión, es una buena idea usar XQuartz en lugar del Xll suministrado con XCode. Del mismo modo, en el pasado, el X11 suministrado por Apple incluía una versión averiada de freetype (v. 2.3.12, en particular)
Configuración predeterminada de Matplotlib : la forma más directa de optar por estos valores predeterminados es editar los archivos make.osx y setup.cfg.template, ambos incluidos en el directorio de nivel superior de la fuente Matplotlib. Las Publicaciones en el blog HyperJeff (arriba) y el blog Supine Sublime son muy útiles en este conjunto de cuestiones.
Biblioteca de transformación rápida de Fourier suministrada por Apple : varios problemas aquí; Creo que uno de los más persistentes fue la falta de enlaces Fortran en la versión de la biblioteca FFT proporcionada con las herramientas de desarrollo de Mac. En cualquier caso, no es difícil obtener la última versión del estándar de oro para las bibliotecas FFT, FFTW e instalarlo desde la fuente.
También puede intentar empaquetar su instalación numpy / scipy / matplotlib / ... usando virtualenv. Aquí se describe una receta paso a paso para hacerlo usando homebrew. Funcionó bien para mí Espero eso ayude.
Si está listo para seguir un enfoque a más largo plazo, le aconsejaría que vaya a través del administrador de paquetes MacPorts : tienen todo este software empaquetado, y simplemente funciona. Seguí este enfoque con éxito con Mac OS X Lion.
Básicamente, primero instale el administrador de paquetes de MacPorts y luego instale programas como los explicados en su sitio: sudo port install python27 py27-numpy py27-scipy py27-matplotlib py27-ipython .
Una ventaja del enfoque de MacPorts es que no toca el software original de Mac OS X : sus programas se almacenan en /opt/local/ (junto con algunos programas en /Applications/MacPorts/ , como Gimp o Python''s Idle). El procedimiento de instalación debe colocar /opt/local/ en frente de su ruta de acceso, de modo que use automáticamente los programas de MacPort en lugar de los instalados por defecto en la Mac.
Otra ventaja es que MacPorts descarga automáticamente cualquier programa adicional necesario (dependencias) para usted.
Sus paquetes están bastante actualizados , y hay muchos de ellos (12k +, en el momento de escribir esto). Entonces, con la ruta de MacPorts, tendrás acceso a muchos programas adicionales.
Nota al margen: Tengo una larga experiencia con el otro administrador de paquetes para Mac OS X: Fink. Encuentro MacPorts más simple, más robusto y más actualizado. Entonces, lo recomendé sinceramente.
PD : creo que también tienes que crear un nuevo comando python MacPorts con sudo port select python python27 , y hacer lo mismo con IPython: sudo port select ipython ipython27 . De hecho, estos comandos definen qué versión de Python e IPython se ipython cuando utilice los comandos python e ipython en un shell.
PPS por JD Long : Traté de seguir estas instrucciones el 16 de mayo de 2012 y, posiblemente debido a las versiones, o posiblemente debido a la idiosincrasia en mi Mac, también tuve que ejecutar el sudo port install py27-tornado py27-zmq para obtener un funcionamiento completo de la pila ipython / notebook funcionando.
Instalar Python, virtualenv, NumPy, SciPy, matplotlib e IPython en Lion o Mountain Lion lo guían por los pasos.
(Nota, la versión actual de la guía, a partir de 2013, ahora está aquí: Instalación de Python científico en Mac OS X )
- Una instalación limpia de Mac OS 10.7 Lion
- Instalando Homebrew
- Instalando Python (y pip)
- Instalando virtualenv
- Instalando NumPy, SciPy y matplotlib
- Instalando IPython y la qtconsole
con 3 páginas de texto claro y narrativo.
(También tiene algunos comentarios divertidos, buenos enlaces: yo puedo hacer chartjunk y tú también puedes "... un tutorial que realmente destruirá la información en 25 pasos".)
Esto es muy antiguo, pero está muy arriba en Google, así que solo quería hablar con Anaconda--
https://www.continuum.io/downloads
Solo un instalador gráfico que ejecutas para instalarlo como cualquier otra cosa, sin jugar con .bashrc ni nada. Tiene numpy, scipy, creo que podría haber sklearn, básicamente todo lo que querría con Python, además de que no requiere acceso raíz / Windows UAC, que puede ser crítico en ciertos entornos corporativos / gubernamentales que están bloqueados. Funciona para Mac y Windows, nunca lo intenté con Linux.