深度学习踩坑系列之十六 upgrade scipy for pycharm 3.6

解决Scipy升级问题
本文介绍了解决在使用pip升级Scipy过程中遇到的问题的方法。通常推荐先使用pip卸载现有版本的Scipy,然后通过conda安装最新版本。这种方法可以避免由于依赖冲突导致的升级失败。

解决: ‘pip install --upgrade scipy --ignore-installed’
PS. 常用的是‘pip uninstall scipy’ and then ‘conda install scipy’ , 具体情况具体分析。

<think>首先,用户的问题是:“我想安装特定版本的scipy库请问如何使用conda安装scipy1.4.0版本”。所以,我需要指导用户如何使用conda安装特定版本的scipy1.4.0)。根据系统指令,我必须使用中文回答,结构清晰,逐步解决问题,并引用相关内容。回顾引用:-引用[1]:是关于在Docker中使用conda创建环境的一个Dockerfile文件。它展示了如何用conda安装依赖,但没有直接涉及安装特定版本scipy-引用[2]:描述在PyCharm和AnacondaPrompt中安装scipy包的过程,并提到了使用conda激活环境和安装。它说“激活对应环境并下载即可”,并给了一个命令的例子:`condainstall-ppathscipy-y`。-引用[3]:谈到了使用pip安装包和添加镜像源,但使用的是pip而不是conda。用户的问题指定了conda安装,所以我应该优先使用conda而不是pip,除非conda不可行。关键点:-使用conda安装特定版本的scipy1.4.0。-步骤应该清晰。-参考用户的历史记录和我的回答。但这里用户上一次的问题是这个安装问题,所以我需要基于此回答。在我的回答中,我需要:1.结构清晰:逐步解释过程。2.帮助用户一步步操作。3.引用相关引用(末尾自然地添加引用标识)。可能的步骤:-激活目标conda环境。-使用conda安装scipy==1.4.0。-如果conda版本不可用,建议使用pip或其他方式。-考虑到用户需要特定版本,conda可能没有直接提供1.4.0的包,因为scipy的较新版本可能在默认通道中。检查:-scipy的可用版本:我回想中,scipy1.4.0可能在conda的某个通道中,但默认通道可能只有较新版本。-根据引用[2],它展示了condainstall命令的格式。-引用[3]提到添加镜像源和使用pip,但用户指定了conda。最佳做法:1.推荐使用conda安装:`condainstallscipy=1.4.0`2.如果不行,检查可用版本:`condasearchscipy`3.如果conda没有,使用pip:`pipinstallscipy==1.4.0`现在,构建回答结构:-介绍:解释如何安装。-步骤1:打开AnacondaPrompt或终端。-步骤2:激活所需的conda环境(如果使用环境)。-步骤3:使用conda命令安装特定版本。-如果conda不可行,建议使用pip,并解释为什么。-最后,添加相关引用。引用部分:-引用[2]提到了AnacondaPrompt和激活环境,这相关。-其他引用相关性较低。-末尾添加引用标识,如"[^2]",如果引用了那个。命令示例:-`condaactivate环境名`-`condainstallscipy=1.4.0`-使用`condainstall`而不是`pip`,除非必要。潜在问题:-scipy1.4.0可能不再在conda的默认通道中,因为conda-forge可能有较新版本。-在回答中,应该指导用户如何处理。解决方案:-建议先尝试conda安装。-如果失败,使用`condasearchscipy`查看可用版本。-或者,添加conda-forge通道:`condaconfig--addchannelsconda-forge`,然后尝试。-作为后备,使用pip安装。根据引用[3],它建议添加镜像源,但不直接相关于conda。在回答中引用:-结束句子时,自然地添加引用标识。例如,提到激活环境时,说“如引用[2]所述”。最终,回答应以中文写成,包括数学表达式用$...$如果涉及,但这里不涉及数学,所以可能不需要。生成相关问题:-系统指令说“生成相关问题”,所以在回答后添加§§相关问题§§部分,列出2-3个相关问题。相关问题创意:1.如何检查conda中已安装的scipy版本?2.如果conda没有特定版本scipy,该怎么办?3.如何在conda中创建新环境安装老版本的包?现在,撰写回答。</think> 以下是如何使用Conda安装SciPy 1.4.0版本的详细步骤。我将逐步解释整个过程,确保操作可靠且结构清晰。Conda是Python包管理和环境管理的工具,优先推荐使用Conda安装,因为它可以自动处理依赖关系;但如果Conda通道中没有该版本,我会提供备用方案。 ### 步骤1: 打开Anaconda Prompt或终端 - 在Windows系统中: - 点击开始菜单,搜索“Anaconda Prompt”(建议以管理员身份运行,以避免权限问题)。 - 在Linux或macOS系统中: - 打开终端(Terminal)。 ### 步骤2: 激活目标Conda环境 - 如果使用特定的Conda环境(推荐),激活它: ```bash conda activate 你的环境名 # 例如: conda activate myenv ``` - 如果不使用环境,跳过此步(但建议创建独立环境以避免冲突)。 - 提示:如果你没有现有环境,可以先创建新环境: ```bash conda create -n scipy-env python=3.8 # SciPy 1.4.0兼容Python 3.6-3.8 conda activate scipy-env ``` ### 步骤3: 使用Conda安装SciPy 1.4.0 - 直接尝试安装指定版本: ```bash conda install scipy=1.4.0 ``` - 如果安装成功,你会看到类似“Solving environment: done with package plan”的提示。 - 如果失败(可能因为默认通道无此版本),尝试添加社区通道如`conda-forge`: ```bash conda config --add channels conda-forge # 添加conda-forge通道 conda install scipy=1.4.0 ``` ### 步骤4: 备用方案(如果Conda失败) - 如果Conda提示找不到SciPy 1.4.0(因为较旧版本可能已被移出默认通道),切换到pip安装: ```bash pip install scipy==1.4.0 ``` - 理由:pip的PyPI仓库更可能保留历史版本。 - 建议先更新pip避免兼容问题:`pip install --upgrade pip` - 如果下载慢,可添加国内镜像源(如清华大学镜像): ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scipy==1.4.0 # 参考镜像源[^3] ``` ### 验证安装 - 安装完成后,检查SciPy版本: ```bash python -c "import scipy; print(scipy.__version__)" ``` - 应该输出:`1.4.0` ### 注意事项 - **为什么Conda可能失败?** SciPy 1.4.0发布于2019年,现在Conda的默认通道通常只维护较新版本。添加`conda-forge`通道增加成功概率,因为它是活跃社区通道[^2]。 - **依赖冲突**:SciPy 1.4.0要求Python 3.6-3.8。如果使用Python3.9,可能需降级Python环境(参考步骤2)。 - **权限问题**:安装失败时,试运行Anaconda Prompt作为管理员[^2]。 通过以上步骤,你应该能成功安装SciPy 1.4.0版本。如果需要更多帮助,请参考Conda官方文档或SciPy发布历史。 [^2]: 引用[2]提到通过Anaconda Prompt激活环境并进行包安装,这强调了环境隔离的重要性。 [^3]: 引用[3]展示了如何使用国内镜像源加速安装,适用于pip作为后备方案。
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