Python下的大多数工具包安装都很简单，只需要执行 “python setup.py install xxx”命令即可。

然而，由于SciPy和numpy这两个科学计算包的依赖关系较多，安装过程较为复杂。网上教程较为混乱，而且照着做很多基本不能用。在仔细研读各个包里的README和INSTALL之后，终于安装成功。现总结一下，让需要的人少走弯路。

官方提供的安装方法：Installing the SciPy Stack

1） Debian/Ubuntu：

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

2） Redhat/CentOS

sudo yum install numpy scipy python-matplotlib ipython python-pandas sympy python-nose

sudo pip install --upgrade ipython

下面介绍手动安装方法

系统环境：

OS版本：Ubuntu 12.04.4 LTS / Linux ubuntu 3.2.0-60-generic x86_64 GNU/Linux

Python版本：Python 2.7.6

gcc版本：gcc (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5) 4.6.3

各个安装包版本：

nose-1.3.1

lapack-3.5.0

atlas-3.10.1

scipy-0.11.0

numpy-1.6.2

依赖关系：scipy的安装需要依赖于numpy、lapack、atlas（后两者都是线性代数工具包，不清楚的自行google），而numpy和sci的测试程序的运行又依赖于nose，因此，整个安装过程必须要按顺序执行的，否则是无法执行下去的。

安装步骤：

1、安装nose

这个安装比较简单，解压缩nose的安装文件，进入nose的目录，直接运行setup.py即可：

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

tar -zxvf nose-1.3.1.tar.gz

cd nose-1.3.1

python setup.py install

检验安装成功：

#python
>>> import nose
>>> nose
<module 'nose' from 'nose/__init__.pyc'>

2、安装lapack

由于最新版本的ATLAS可以直接集成lapack的安装压缩文件进行编译，因此，如果仅在python下使用的话，可以不用安装lapack。只需要下载压缩文件：lapack-3.5.0.tgz

官方下载地址： http://www.netlib.org/lapack/

3、安装atlas

这个的安装主要是配置一些选项，包括配置成64位库文件、位置无关的以及共享的链接库。详细的配置说明在atlas安装包 doc/ 下的pdf文件中，可查阅。

下面是我的安装过程：

下载地址： http://sourceforge.net/projects/math-atlas/，下载最新版本：atlas3.10.1.tar.bz2

tar -jxvf atlas3.10.1.tar.bz2

cd ATLAS

mkdir myobj64

cd myobj64

../configure -b 64 -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-3.4.2.tgz

或

sudo ../configure -b 64 -D c -DPentiumCPS=3901.000 -Fa alg -fPIC  --prefix=/opt/atlas3.10.1/ --with-netlib-lapack-tarfile=/opt/lapack-3.5.0/lapack-3.5.0.tgz

其中的参数说明如下：

            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

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

或

sudo apt-get install gfortran     # 安装f90

注：这个配置时间非常长，在Core i7 处理上，大概1个小时左右

make

make check        #  执行一些检查过程，保证没有问题之后再进行安装

make time

make install

至此，atlas安装完成。不过我们要记录下编译过程中所用的fortran编译器类型，这个信息在下面安装numpy和scipy的时候要用。还是在目录 obj64/ 下，执行

fgrep "F77 =" Make.inc
可以看到  F77 = gfortran，记下这个编译器类型 gfortran.

4、安装numpy

numpy和scipy的安装过程都要显式的指明所用fortran编译器的类型，而且要与前面编译atlas时一致（在本文中即：gfortran），这一点非常重要，否则很多功能都会出错。

首先配置numpy目录下的site.cfg文件，指明atlas库的位置：

下载地址： http://packages.ubuntu.com/search?keywords=python-numpy 或 https://pypi.python.org/pypi/numpy（推荐）

下载最新版本： numpy-1.8.1.tar.gz

tar -zxvf numpy-1.8.1.tar.gz

cd numpy-1.8.1

cp site.cfg.example site.cfg

vim site.cfg

配置成如下格式：

[DEFAULT]
library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安装目录/atlas/lib
include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安装目录/include

[blas_opt]
libraries = f77blas, cblas, atlas

[lapack_opt]
libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas

[amd]
amd_libs = amd
[umfpack]
umfpack_libs = umfpack

接下来配置安装numpy所需要的Fortran编译器类型：

如果前面得到的Fortran编译器是gfortran的话，执行：

 python setup.py build --fcompiler=gnu95

如果前面得到的Fortran编译器是g77的话，执行：

 python setup.py build --fcompiler=gnu

然后执行

python setup.py install

安装完成

5、安装scipy

与安装numpy类似，下载地址： https://pypi.python.org/pypi/scipy，下载最新版本：scipy-0.13.3.tar.gz

tar -zxvf scipy-0.13.3.tar.gz

cd scipy-0.13.3

vim site.cfg

配置成如下格式：

[DEFAULT]
library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安装目录/atlas/lib
include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安装目录/include

[blas_opt]
libraries = f77blas, cblas, atlas

[lapack_opt]
libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas

[amd]
amd_libs = amd
[umfpack]
umfpack_libs = umfpack

接下来配置安装numpy所需要的Fortran编译器类型：

如果前面得到的Fortran编译器是gfortran的话，执行：

 python setup.py build --fcompiler=gnu95

如果前面得到的Fortran编译器是g77的话，执行：

 python setup.py build --fcompiler=gnu

然后执行

python setup.py install

安装完成

然后可以在python下执行相应的测试程序：

homer@ubuntu:~$ python
Python 2.7.6 (default, Jan 25 2014, 12:41:48) 
[GCC 4.6.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import nose
>>> nose
<module 'nose' from '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/nose-1.3.1-py2.7.egg/nose/__init__.pyc'>
>>> import numpy
>>> numpy
<module 'numpy' from '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/__init__.pyc'>
>>> import scipy
>>> scipy
<module 'scipy' from '/usr/local/lib/python2.7/site-packages/scipy/__init__.pyc'>
>>> numpy.test('full')
Running unit tests for numpy
等待。。。
>>> scipy.test('full')
Running unit tests for scipy
等待。。。

到这里，整个安装过程结束。