Python3上的Scipy安装

Question

我正在运行Linux Ubuntu 16.04 LTS。我安装了pip以加载Python的第三方包。 Python 2.7和3.5.2附带了我的Linux发行版，但后来我安装了3.6。现在我正在尝试安装Scipy。在scipy.org以下为SciPy的堆叠安装的说明，我跑以下命令（以前的PIP安装后）在终端：

pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose 

问题是，这只是安装包的Python 2.7，而不是3.5.2或3.6。我如何使安装程序适用于Python 3.x？非常感谢指导。我的头发在这方面变得灰暗，我似乎无法通过谷歌搜索获得正确的结果。

Answer 1

我可以推荐Anaconda吗？ https://www.continuum.io/

Anaconda（又名Conda）是一款支持Windows，Mac和Linux的跨平台软件包管理器。它旨在解决其他软件包管理器的问题（例如，易于安装，点，distutils）。

康达解决了很多包装问题。安装Conda后，您可以安装所需的软件包，而不用担心它们失败。您还可以创建“虚拟环境”。你想Python2和Python3在同一个系统上？完成。

conda create -n Python2 python=2.7.13 
conda create -n Python3 python=3.6.0 

要切换到一个，您可以键入：

activate Python2 

现在你在Python2环境。

无论你喜欢什么，你都可以调用环境。

这是一个非常有用的20分钟视频，来自Continuum的Aaron Meurer在SciPy 2014上对Conda进行了演示。（https://www.youtube.com/watch?v=UaIvrDWrIWM）我观看了这段视频，它永远改变了我的生活（关于Python环境和包装）。

随着康达，创造SciPy2和SciPy3环境：

>conda search scipy 
Fetching package metadata ........... 
scipy      0.11.0    np17py27_1 defaults 
          0.11.0    np16py27_1 defaults 
          0.11.0    np17py26_1 defaults 
          0.11.0    np16py26_1 defaults 
          0.12.0    np17py26_0 defaults 
          0.12.0    np17py33_0 defaults 
          0.12.0    np17py27_0 defaults 
          0.12.0    np16py27_p0 defaults  [mkl] 
          0.12.0    np17py27_p0 defaults  [mkl] 
             <<Truncated>> 
          0.18.0    np111py34_0 defaults 
          0.18.0    np111py35_0 defaults 
          0.18.0    np111py27_0 defaults 
          0.18.1    np111py35_0 defaults 
          0.18.1    np111py27_0 defaults 
          0.18.1    np111py36_0 defaults 
          0.18.1    np111py34_0 defaults 
          0.18.1    np112py27_1 defaults 
          0.18.1    np111py34_1 defaults 
          0.18.1    np112py36_1 defaults 
          0.18.1    np111py36_1 defaults 
          0.18.1    np112py35_1 defaults 
          * 0.18.1    np111py27_1 defaults 
          0.18.1    np111py35_1 defaults 

>conda search python 
Fetching package metadata ........... 
python      2.6.8       5 defaults 
          2.6.8       6 defaults 
          2.6.9       0 defaults 
          2.6.9       1 defaults 
          2.7.3       2 defaults 
             <<Truncated>> 
          2.7.10      0 defaults 
          2.7.10      1 defaults 
          2.7.10      3 defaults 
          2.7.10      4 defaults 
          2.7.10      5 defaults 
          2.7.11      0 defaults 
          2.7.11      1 defaults 
          2.7.11      2 defaults 
          2.7.11      4 defaults 
          2.7.11      5 defaults 
          2.7.12      0 defaults 
          * 2.7.13      0 defaults 
          3.3.0       4 defaults 
          3.3.1       0 defaults 
          3.3.2       0 defaults 
          3.3.3       0 defaults 
          3.3.4       0 defaults 
          3.3.5       0 defaults 
             <<Truncated>> 
          3.5.1       0 defaults 
          3.5.1       1 defaults 
          3.5.1       2 defaults 
          3.5.1       4 defaults 
          3.5.1       5 defaults 
          3.5.2       0 defaults 
          3.6.0       0 defaults 

>conda create -n SciPy2 python=2.7.13 scipy=0.18.1 
Fetching package metadata ........... 
Solving package specifications: . 

Package plan for installation in environment D:\Applications\Anaconda\envs\SciPy2: 

The following NEW packages will be INSTALLED: 

    mkl:   2017.0.1-0 
    numpy:   1.12.0-py27_0 
    pip:   9.0.1-py27_1 
    python:   2.7.13-0 
    scipy:   0.18.1-np112py27_1 
    setuptools:  27.2.0-py27_1 
    vs2008_runtime: 9.00.30729.5054-0 
    wheel:   0.29.0-py27_0 

Proceed ([y]/n)? y 

numpy-1.12.0-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 10.88 MB/s 
scipy-0.18.1-n 100% |###############################| Time: 0:00:00 13.49 MB/s 
# 
# To activate this environment, use: 
# > activate SciPy2 
# 
# To deactivate this environment, use: 
# > deactivate SciPy2 
# 
# * for power-users using bash, you must source 
# 


>conda create -n SciPy3 python=3.6.0 scipy=0.18.1 
Fetching package metadata ........... 
Solving package specifications: . 

Package plan for installation in environment D:\Applications\Anaconda\envs\SciPy3: 

The following NEW packages will be INSTALLED: 

    mkl:   2017.0.1-0 
    numpy:   1.12.0-py36_0 
    pip:   9.0.1-py36_1 
    python:   3.6.0-0 
    scipy:   0.18.1-np112py36_1 
    setuptools:  27.2.0-py36_1 
    vs2015_runtime: 14.0.25123-0 
    wheel:   0.29.0-py36_0 

Proceed ([y]/n)? y 

vs2015_runtime 100% |###############################| Time: 0:00:00 9.96 MB/s 
python-3.6.0-0 100% |###############################| Time: 0:00:02 12.86 MB/s 
numpy-1.12.0-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 13.61 MB/s 
setuptools-27. 100% |###############################| Time: 0:00:00 13.15 MB/s 
wheel-0.29.0-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 18.89 MB/s 
pip-9.0.1-py36 100% |###############################| Time: 0:00:00 11.73 MB/s 
scipy-0.18.1-n 100% |###############################| Time: 0:00:00 12.76 MB/s 
# 
# To activate this environment, use: 
# > activate SciPy3 
# 
# To deactivate this environment, use: 
# > deactivate SciPy3 
# 
# * for power-users using bash, you must source 
# 


>activate SciPy3 

(SciPy3) > 

注：我只是做这在Windows上。它在Mac和Linux上的工作原理是一样的，除非像它说的那样，使用Bash你必须先获得源代码才能激活。

我希望这可以帮助你，因为它帮助了我。

Answer 2

正如@Akavall提到的那样，目前您已经安装了Python2.x pip，并且当您运行此命令pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose时，您正在使用此pip来安装软件包。为了安装Python3.x的软件包，您需要安装一个Python3.x pip，它被称为pip3。要安装PIP3，从终端运行下面​​的命令：

sudo apt-get install python3-pip

一旦PIP3已经安装，您可以使用再安装包为您python3.x：

pip3 install <module-name>

注意您仍然可以继续在同一台机器上同时运行Python2.x和Python3.x，因此不需要卸载python2.x。

您可以继续安装包Python2.x因为你一直在做，通过使用：

pip install <module-name>

和使用python3.x安装软件包：

pip3 install <module-name>

最后，要在您的终端上运行Python3.x，您需要输入：

python3

而不仅仅是python（它是指python2.x）。举例来说，如果你有一个名为Hello.py脚本，从终端使用Python3.x执行该脚本您执行以下操作：

python3.x Hello.py 

使用Python2.x运行相同的脚本，你就以下：

python2.x Hello.py 

或：

python Hello.py 

所以，一句话，pip点python2，惠斯特pip3点python3。见this question for more information。

我希望能回答你的问题:)。再次，我只是扩展了@Akavall上面已经给出的一个好评，所以信誉归功于@Akavall。