Python之scipy安装

由于程序中要使用scipy科学计算库，需要在自己的Ubuntu11.04中安装，scipy的官方网页中给出了Python2.x的安装方式，不过文档是2010年左右给出的，有些老；并且我想在Python3.x中安装。虽然有些人在网上说scipy不支持Python3.x，但是有人安装成功，可惜未见教程流出。我不得不费了九牛二虎之力，在尝试了变更安装目录与不同的Python3.x版本之后，终于摸索出了正确的安装方法。现在将其贴在博客上，以供后来者借鉴。

在Ubuntu11.04中为Python3.2.3安装scipy

1.安装合适的Python版本与必要的工具

可以参者Python安装篇来安装合适的Python；

在安装前，推荐安装如下工具：

sudo apt-get install build-essential python3-dev swig gfortran python3-nose

由于scipy依赖于很多其它第三方库，因此在正式安装scipy之前，需要将这些库安装完毕。

2. 安装ATLAS及LAPACK

在正式安装前，对于双核电脑，要先要禁掉CPU Throtting。由于我使用的是虚拟机，只有一个核，故而不需要此步，但仍然列出：

首先，
sudo cpufreq-selector -g performance
然后，
sudo cp /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor /sys/devices/system/cpu/cpu1/cpufreq/scaling_governor 
sudo cp /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor /sys/devices/system/cpu/cpu2/cpufreq/scaling_governor 
sudo cp /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor /sys/devices/system/cpu/cpu3/cpufreq/scaling_governor

完成上述步骤后，从netlib.org上下载LAPACK（3.4.2）及ATLAS（3.10），或者直接Google下载之。将ATLAS库解压到ATLAS文件夹（文件夹名就是ATLAS），然后进入该文件夹准备安装：

mkdir BUILD
cd BUILD
../configure -b 32 -Fa alg -fPIC --with-netlib-lapack-tarfile=<这里填入lapack.tgz的目录，我的是/home/xzq/Software/lapack-3.4.2.tgz> --prefix=/usr/local #这里我试过其它目录，但是比较麻烦~ 
make
cd lib
make shared
make ptshared
cd ..
sudo make install

注意，由于我的系统是32位的，所以在configure的参数中，使用‘-b’制定32位；如果是64位，需要将‘32’换成64位。

此外，这个步骤进行的比较长，在我的电脑上跑了大概1个小时。

3. 安装 UMFPACK with AMD, UFConfig and CHOLMOD

这个是scipy需要的一些库，最好安装。一种方法是直接下载4个库，分别安装；另外就是可以安装包含这些库的套件，也就是SuiteSparse，通过安装这个套件可以方便的完成这些库，当然也要安装一些不必要的库。下载最新的SuiteSparse（4.0.2），解压，进入该目录，比如解压成SuiteSpasre，然后：

进入SuiteSparse_config目录，打开SuiteSparse_config.mk，修改INSTALL_LIB和INSTALL_INCLUDE两个变量的值；如果你的安装路径默认是/usr/local，就不要修改
make
sudo make install #可选，我没进行这步

4. 安装numpy

numpy是另外一个科学计算库，scipy依赖于该科学计算库，故而需要安装。下载最新的numpy(1.6.2)，解压之。进入其文件夹，修改site.cfg.example，另存为site.cfg，修改方法如下：

首先，将下列代码的注释符号去掉，或者直接添加，不要漏了DEFAULT
[DEFAULT]
library_dirs = /usr/local/lib
include_dirs = /usr/local/include

对于多核系统，需要去掉如下代码的注释
[blas_opt]
libraries = ptf77blas, ptcblas, atlas

[lapack_opt]
libraries = lapack, ptf77blas, ptcblas, atlas

[amd]
amd_libs = amd

[umfpack]
umfpack_libs = umfpack
对于单核系统（我的就是），需要去掉如下代码的注释
[blas_opt]
libraries = f77blas, cblas, atlas
[lapack_opt]
libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas

完成上述步骤后，采用正常的安装方式即可：

python3.2 setup.py build
sudo python3.2 setup.py install --prefix=/usr/local

有一点需要注意，就是要注意你使用的Python版本，这个对于成功与否影响很大。

5. 安装scipy

经过繁琐的步骤，终于等来了最后的时刻，呵呵~。 下载最新的scipy(0.11.0)，解压成文件夹，进入到该文件夹中，执行：

python3.2 setup.py build
sudo python3.2 setup.py install --prefix=/usr/local

scipy官网上的教程说，还要添加f2py和python-2.6/site-packages的搜索路径，由于前面我都是安装在/usr/local里的，这个就不用这么麻烦了。到此为之，安装完毕。当然，不要高兴太早，还要小小的试一试才行。

打开Terminal，输入：

$ python3.2.3
>>> import scipy.io as io

如果没有报错，说明可以使用了。

这个步骤真是繁琐啊，不过也是由于Python版本较多，支持力度自然跟不上了。对于Python2.x的支持，可是方便的多了，例如对于Python2.7.1，可以直接执行如下代码安装scipy、numpy和对于matplot的支持库：

sudo apt-get install python-numpy
sudo apt-get install python-scipy
sudo apt-get install python-matplotlib

当然，要使用最新的版本，总要付出点代价的。