J'ai essayé d'installer SciPy via pip avec pip install scipy mais cela me donne l'erreur Failed building wheel for scipy, rapidement suivie de Failed cleaning build dir for scipy.

J'ai essayé de mettre à niveau pip via pip install --upgrade pip comme suggéré ici, en l'installant via anaconda comme suggéré ici ainsi que les solutions suggérées par pip. Ces solutions étant:

- `git clean -xdf` (cleans all files)
- `git clean -Xdf` (cleans all versioned files, doesn't touch
                    files that aren't checked into the git repo)

Et:

- `pip install .`       (from a git repo or downloaded source
                           release)
- `pip install scipy`   (last SciPy release on PyPI)

Quand j'essaye de mettre à jour pip, cela donne:

Requirement already up-to-date: pip in c:\users\admin\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages

Lorsque j'essaye de l'installer via anaconda, Windows donne: The program has stopped responding.

Toute aide est appréciée et n'hésitez pas à laisser un commentaire me disant qu'il y a plus d'informations nécessaires pour aider à résoudre ce problème. J'utilise Windows 10 ainsi que Python 3.6.2.

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elf 9 août 2017 à 21:47

2 réponses

Meilleure réponse

Merci à jpmc26 dans les commentaires de la solution:

  • Vous devez installer le binaire non officiel depuis: http: //www.lfd.uci .edu / ~ gohlke / pythonlibs / # scipy

  • Pour l'installer, exécutez: pip install C://Users/YOUR_USERNAME/Downloads/SCIPY_FILE

  • Assurez-vous d'utiliser la bonne version pour votre système (32 bits vs 64 bits) et pour votre version Python

  • Vous devez également examiner les packages de site et voir s'il y a des déchets. S'il y en a, supprimez-le.

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elf 10 août 2017 à 15:19

J'ai déjà rencontré ce problème et ma résolution était d'installer les dépendances nécessaires. Il semble que je me souvienne que scipy nécessite l'installation de numpy en premier. Peut-être essayer pip install numpy d'abord?

La page d'installation de SciPy montre ceci:

pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
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Tim S. 9 août 2017 à 19:53