linux python 安装 nose lapack atlas numpy scipy

The first step of machine larning .

环境配置：

OS：ubuntu 10.04

Python ：Python 2.6.5

1.安装nose

这个安装还比较顺利，基本没报错。。。

下载nose： https://nose.readthedocs.org/en/latest/

cd nose-1.3.4python setup.py install检验安装成功：#python>>> import nose>>> nose<module 'nose' from '/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/nose-1.3.4-py2.6.egg/nose/__init__.pyc'>>>> 

2.安装 lapack

官方下载地址： http://www.netlib.org/lapack/

我下的是lapack-3.5.0.tgz。下好了，暂时放着，后面有用。。。

3.安装atlas

下载地址： http://sourceforge.net/projects/math-atlas/，下载最新版本：atlas3.10.2.tar.bz2 （下载日期：2014-10-26）

tar -jxvf atlas3.10.2.tar.bz2 cd ATLASmkdir myobj64cd myobj64
配置configure：
第一种配置方式（笔者使用第一种方式的，第二种没试过）：../configure -b 32 -Fa alg -fPIC -shared –prefix=/配置atlas的安装路径/ATLAS -–with-netlib-lapack-tarfile=/lapack安装压缩文件存放的目录/lapack-3.5.0.tgz
-–with-netlib-lapack-tarfile 这个编译选项 前面是 ‘--’ 2个 横杆。网上很多都是一个的，一顿报错了。。看了里面的configure源文件才知道。。。
第二种配置方式：
sudo ../configure -b 64 -D c -DPentiumCPS=3901.000 -Fa alg -fPIC  –prefix=/opt/atlas3.10.2/ -–with-netlib-lapack-tarfile=/opt/lapack-3.5.0/lapack-3.5.0.tgz其中的参数说明如下：       -b 指定编译出库的类型（32位库还是64位库）根据自己的机器来设置       -D c -DPentiumCPS 是指定你的CPU的时钟频率，可以通过 grep MHz /proc/cpuinfo 得到numpy_scipy/ATLAS/my64Obj$ grep MHz /proc/cpuinfo   cpu MHz        : 3901.000   cpu MHz        : 3901.000   cpu MHz        : 3901.000   cpu MHz        : 3901.000        -Fa alg -fPIC 得到与位置无关的代码，生成动态的共享库       –prefix 为安装路径       -–with-netlib-lapack 则是制定lapack库文件（此时lapack库文件还没有生成，先随便指定一个）
执行上述命令出错，提示Unable to find usable compiler for F77; abortingMake sure compilers are in your path, and specify good compilers to configure(see INSTALL.txt or ‘configure –help’ for details)make[1]: *** [atlas_run] Error 8make[1]: Leaving directory `/home/homer/Downloads/tool_server/python/numpy_scipy/ATLAS/my64Obj’make: *** [IRun_comp] Error 2ERROR 512 IN SYSCMND: ‘make IRun_comp args=”-v 0 -o atlconf.txt -O 1 -A 26 -Si nof77 0 -V 480  -Fa ic ‘-fPIC’ -Fa sm ‘-fPIC’ -Fa dm ‘-fPIC’ -Fa sk ‘-fPIC’ -Fa dk ‘-fPIC’ -Fa xc ‘-fPIC’ -Fa gc ‘-fPIC’ -Fa if ‘-fPIC’ -b 64″‘mkdir src bin tune interfacescd src ; mkdir testing auxil blas lapack pthreads threadscd src/blas ; \           mkdir f77reference reference gemv ger gemm kbmm \                 level1 level2 level3 pklevel3这是因为Ubuntu系统没有F77编译器，需要安装，安装命令如下：sudo apt-get install fort77
 

ps:这个配置过程时间很长，我在虚拟机上跑了好几个小时。。。渣机器伤不起。。。最后还报了错，不过直接忽略了，最后全部装好，还是能用的。。

然后是：

make
make check
make time
make install

4.安装 numpy

首先配置numpy目录下的site.cfg文件，指明atlas库的位置：

下载地址： https://pypi.python.org/pypi/numpy

下载最新版本： numpy-1.9.0.tar.gz

tar -zxvf numpy-1.9.0.tar.gzcd numpy-1.9.0接下来是配置 site.cfg文件。这是网上有些文章是这么介绍的，我也照做了，后来发现 不去配置也没关系。因此我建议先不去配置，直接安装：
python setup.py install

如果安装没有报错了。。那就不要配置site.cfg了

ps:配置site.cfg文件的方式可以看底下的参考文献。

5.安装scipy（大坑来了。。。）

下载地址： https://pypi.python.org/pypi/scipy，下载最新版本：scipy-0.14.0.tar.gz

tar -zxvf scipy-0.14.0.tar.gz

cd scipy-0.14.0

然后网上有些文章又说要配置site.cfg。可我在 解压出来的文件夹里更笨找不到这个site.cfg文件。所以直接跳过这一步了。

然后执行

python setup.py install

又是一顿报错。。。。

找到了 stackoverflow上同样的问题以及答案。

Python scipy needs BLAS?

原来在 安装 scipy之前 还要安装 blas

随便找一个目录，下载blas

wget http://www.netlib.org/blas/blas.tgztar xzf blas.tgzcd BLAS## NOTE: The selected fortran compiler must be consistent for BLAS, LAPACK, NumPy, and SciPy.## For GNU compiler on 32-bit systems:#g77 -O2 -fno-second-underscore -c *.f                     # with g77#gfortran -O2 -std=legacy -fno-second-underscore -c *.f    # with gfortran## OR for GNU compiler on 64-bit systems:#g77 -O3 -m64 -fno-second-underscore -fPIC -c *.f                     # with g77gfortran -O3 -std=legacy -m64 -fno-second-underscore -fPIC -c *.f    # with gfortran## OR for Intel compiler:#ifort -FI -w90 -w95 -cm -O3 -unroll -c *.f# Continue below irrespective of compiler:ar r libfblas.a *.oranlib libfblas.arm -rf *.oexport BLAS=~/自己的目录/BLAS/libfblas.a

这里有4种编译方式，分别是  32位和64机器的情况，以及 g77和gfortran编译器的情况。

笔者的机器是32位，g77和gfortran编译器都没装。刚开始打算安装g77，发现这个编译器几乎要淘汰了，安装包都找不到。

于是安装了gfortran

按照下述操作即可
sudo apt-get update
sudo apt-get install gfortran
然后选择上面的 编译指令
gfortran -O2 -std=legacy -fno-second-underscore -c *.f
ar r libfblas.a *.oranlib libfblas.arm -rf *.o

查看下BLAS目录，确认生成了libfblas.a.

export BLAS=/自己的目录/BLAS/libfblas.a #这边很重要，不然后面安装scipy要报错的。。。

然后再把第2步下载的lapack-3.5.0.tgz 解压出来

tar xzf lapack.tgzcd lapack-*/cp INSTALL/make.inc.gfortran make.inc          # on Linux with lapack-3.2.1 or newermake lapacklibmake cleanexport LAPACK=~/自己的目录/lapack-*/liblapack.a

按照上述操作即可

最后一步的 export 改成自己的目录。

最后，终于可以安装 scipy了

回到刚才的scipy目录

cd scipy-0.14.0

安装
python setup.py install

6.验证成功

打开 python，注意在打开python之前 不能在scipy这些目录下，否则 在 import scipy的时候会报错。

如下错误

root@ubuntu:~/machine_learning/scipy-0.14.0# pythonPython 2.6.5 (r265:79063, Oct  1 2012, 22:07:21) [GCC 4.4.3] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import scipyTraceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>  File "scipy/__init__.py", line 112, in <module>    raise ImportError(msg)ImportError: Error importing scipy: you cannot import scipy while        being in scipy source directory; please exit the scipy source        tree first, and relaunch your python intepreter.>>> 

换个目录，再进入python就好了。

root@ubuntu:~/machine_learning# pythonPython 2.6.5 (r265:79063, Oct  1 2012, 22:07:21) [GCC 4.4.3] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import nose>>> nose<module 'nose' from '/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/nose-1.3.4-py2.6.egg/nose/__init__.pyc'>>>> import numpy>>> numpy<module 'numpy' from '/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/numpy/__init__.pyc'>>>> import scipy>>> scipy<module 'scipy' from '/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/scipy/__init__.pyc'>>>> 

这样子就表示安装都成功了。。。

参考资料：

Linux 安装numpy和scipy
Python scipy needs BLAS?
python : scipy install on ubuntu

菜鸟 ubuntu下安装scipy全过程 （主要是安装atlas）