Einsteiger-Installationsanleitung

Tipp

Dies ist die Einsteiger-Installationsanleitung. Wenn Sie sich mit der Verwendung eines Terminals auskennen und bereit sind, die Verwendung eines Paketmanagers zu erlernen, lesen Sie die Hauptinstallationsanleitung!

JupyterLite#

Um SciPy auszuprobieren, müssen Sie es nicht einmal installieren! Sie können SciPy in Ihrem Browser unter https://jupyter.org/try-jupyter/lab/ verwenden – öffnen Sie einfach ein Python-Notebook, schreiben Sie dann import scipy in eine der Notebook-„Zellen“ und klicken Sie auf „Abspielen“.

Für die nächsten Schritte siehe die SciPy-Benutzeranleitung.

Wissenschaftliche Python-Distributionen#

Python-Distributionen stellen die Sprache selbst zusammen mit den am häufigsten verwendeten Paketen und Werkzeugen bereit. Diese herunterladbaren Dateien erfordern wenig Konfiguration, funktionieren auf fast allen Setups und bieten alle am häufigsten verwendeten wissenschaftlichen Python-Werkzeuge. Anaconda funktioniert unter Windows, Mac und Linux und ist am besten für Anfänger geeignet. Andere Optionen sind

  • WinPython: Eine weitere kostenlose Distribution mit wissenschaftlichen Paketen und der Spyder IDE; nur Windows.
  • Pyzo: Eine kostenlose Distribution basierend auf Anaconda und der IEP-Entwicklungsumgebung; unterstützt Linux, Windows und Mac.
Hinweis

Anaconda ist für Einzelpersonen, Universitäten und Unternehmen mit weniger als 200 Mitarbeitern kostenlos nutzbar. Weitere Details finden Sie in Anacondas hilfreichem Blogbeitrag über „Wann ist Anaconda kostenlos nutzbar?“

Nach der Installation einer wissenschaftlichen Python-Distribution finden Sie die nächsten Schritte in der SciPy-Benutzeranleitung.

Global mit pip installieren#

Wenn Sie Python bereits installiert haben, können Sie SciPy mit pip installieren, indem Sie Folgendes in einem Terminal/einer Shell ausführen

python -m pip install scipy
Warnung

Sie sehen dies vielleicht in Tutorials oder Kursen empfohlen, aber die empfohlene Methode zur Installation von SciPy mit pip ist die Verwendung einer virtuellen Umgebung – siehe Installation mit pip.

Hinweis

Weitere Informationen darüber, warum dies keine empfohlene Installationsmethode ist, finden Sie unter virtuelle Umgebungen im Python Packaging User Guide.

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