在树莓派4B安装 scipy 笔记，不需要删除numpy，不需要mkl

在树莓派4B安装 scipy 笔记，不需要删除numpy，不需要mkl 参考官网： 不要用sudo， 带上–user，否则有问题，官网 最好用pip安装 python -m pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose scipy 下载失败，改手动下载scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl，完成后继续： python -m pip install -i http:// 在树莓派4B上安装`scipy`是一项常见的任务，特别是在进行数据分析、科学计算或者机器学习项目时。`scipy`是一个强大的Python库，它提供了各种数学、科学和工程计算功能，包括优化、插值、线性代数、傅立叶变换、信号和图像处理等。然而，在树莓派上安装`scipy`可能会遇到一些挑战，因为它的硬件架构不同于常见的x86平台。本篇笔记将详细介绍如何在不删除`numpy`和不依赖`mkl`的情况下在树莓派4B上安装`scipy`。 我们要明确一点：在树莓派上安装软件包时，使用`sudo`命令可能会导致权限问题或与其他系统组件冲突。因此，官方推荐使用`--user`选项来确保安装仅限于当前用户，而不是全局安装。这样可以避免潜在的问题，尤其是在树莓派这样的嵌入式设备上。 安装`scipy`通常需要先安装其依赖项，例如`numpy`。`numpy`是科学计算的基础库，提供高效的多维数组操作。在本例中，我们不需要删除已有的`numpy`安装，而是直接更新或安装与`scipy`兼容的版本。可以使用以下命令尝试通过`pip`安装这些依赖： ```bash python -m pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nosescipy ``` 这里使用了阿里云的镜像源，可以加快下载速度。如果上述命令执行失败，可能是因为某些包无法找到或下载。在这种情况下，我们可以手动下载这些包的`.whl`文件。例如，如果`scipy`下载失败，你可以去`scipy`的官方网站或者其他可信的来源（如Piwheels或PyPI）寻找对应的`.whl`文件。假设已经下载了`scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl`，那么可以使用以下命令安装： ```bash python -m pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --user scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl ``` 同样，对于其他下载失败的包，如`matplotlib`、`ipython`、`jupyter`、`pandas`、`sympy`和`nose`，也可以采用相同的方法手动下载并安装`.whl`文件。 一旦所有依赖都安装完毕，再次运行以下命令确认所有包都已成功安装： ```bash python -m pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose ``` 当看到“Successfully installed”提示，说明所有包都已经成功安装。至此，树莓派4B上的`scipy`环境搭建完成，可以开始使用`scipy`和其他相关库进行科学计算和数据分析。 总结来说，要在树莓派4B上安装`scipy`，关键在于正确配置`pip`的安装选项，避免使用`sudo`，以及在遇到下载问题时能手动下载和安装`.whl`文件。同时，确保`numpy`等依赖库的兼容性和完整性，是确保`scipy`正常运行的基础。遵循这些步骤，即使在资源有限的树莓派上，也能顺利构建一个功能完备的科学计算环境。