最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。首要条件,python版本必须是2.7以上。

linux首先安装依赖包

yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack

yum -y install seaborn scipy

yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-devel

yum -y install python-pip

yum -y install pytz

yum -y install python-dateutil

1、 pip方式安装

如果有外网一般推荐使用pip安装,linux下和windows下均可使用pip安装

python -m pip install --upgrade pip

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

但很快就会发现这些源安装超级慢,所以我推荐大家使用豆瓣的源

pip install matplotlib -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip install numpy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip install pandas -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip install seaborn scipy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

tar -xzf numpy-1.11.2.tar.gz

cd numpy-1.11.2

python setup.py build # 编译几分钟

python setup.py install

安装pandas会提示 ImportError: Building pandas requires cython则需要安装Cython或者升级Cython先,下载链接 https://pypi.python.org/pypi/Cython/ 。windows下pip安装如下

pip install Cython

linux下可使用yum安装或者pip安装

yum install -y Cython.x86_64

如果需要更新到最新版本的Cython则下载源码后安装

cd Cython-0.25.1

python setup.py build

python setup.py install

然后是按照pandas

cd pandas-0.19.0

python setup.py build # 比较久

python setup.py install

如果遇到需要安装 python-dateutil的提示则是该库版本过低。先下载six最新版本1.9.0(下载地址),然后更新 python-dateutil到新版本2.5.3版本(下载地址)。

最后运行如果出现 /usr/lib64/libstdc++.so.6: ELF file OS ABI invalid的错误则将 /usr/lib64/libstdc++.so.6软链指向低版本的 libstdc++.so.6.0.8,不要指向高版本 libstdc++.so.6.0.20。

至此就安装成功了。

总结,花了一上午安装这个主要是因为下载源慢,依赖包多。所以建议大家都是用pypi豆瓣源,直接在simple下面搜你需要的安装包。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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