Installation

Tipp

Diese Seite geht davon aus, dass Sie mit der Verwendung eines Terminals vertraut sind und gerne lernen, wie man einen Paketmanager verwendet. Wenn Sie ein Anfänger sind und so schnell wie möglich mit SciPy loslegen möchten, lesen Sie die Installationsanleitung für Anfänger!

Die empfohlene Methode zur Installation von SciPy hängt von Ihrem bevorzugten Workflow ab. Die gängigen Workflows lassen sich grob in folgende Kategorien einteilen:

  • Projektbasiert (z. B. uv, pixi) (empfohlen für neue Benutzer)
  • Umgebungsbasiert (z. B. pip, conda) (der traditionelle Workflow)
  • Systempaketmanager (nicht empfohlen)
  • Kompilieren aus dem Quellcode (zum Debuggen und Entwickeln)

Um SciPy mit statischen Typ-Stubs zu installieren, siehe Installation mit Typ-Stubs.

Tipp

Die Installation von Typ-Stubs kann für integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) erforderlich sein, um genaue Typ-Hinweise bereitzustellen.

Installation mit uv#

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten eines Projekts zur Verwendung von SciPy mit uv, einem Python-Paketmanager.

  1. Installieren Sie uv gemäß den Anweisungen in der uv-Dokumentation.

  2. Erstellen Sie ein neues Projekt in einem neuen Unterverzeichnis, indem Sie im Terminal Folgendes ausführen:

uv init try-scipy
cd try-scipy
Hinweis

Der zweite Befehl wechselt in das Verzeichnis Ihres Projekts.

  1. Fügen Sie SciPy zu Ihrem Projekt hinzu
uv add scipy
Hinweis

Dadurch wird Python automatisch installiert, falls Sie es noch nicht installiert haben!

Tipp

Sie können andere Python-Bibliotheken auf die gleiche Weise installieren, z. B.

uv add matplotlib

  1. Probieren Sie SciPy aus!
uv run python

Dies startet eine Python-Interpreter-Sitzung, von der aus Sie import scipy ausführen können.

Siehe nächste Schritte in der SciPy-Benutzeranleitung.

Hinweis

Nach dem Neustart Ihres Computers sollten Sie zu Ihrem Projektverzeichnis try-scipy navigieren und uv run python ausführen, um wieder in einen Python-Interpreter zu gelangen, in dem SciPy importierbar ist. Um ein Python-Skript auszuführen, können Sie uv run myscript.py verwenden.

Lesen Sie mehr im uv-Leitfaden zur Arbeit an Projekten.

Installation mit pixi#

Wenn Sie mit Nicht-Python-Paketen arbeiten, bevorzugen Sie möglicherweise die Installation von SciPy als Conda-Paket, sodass Sie den gleichen Workflow für Pakete verwenden können, die nicht auf PyPI, dem Python Package Index, verfügbar sind. Conda kann Pakete in jeder Sprache verwalten, sodass Sie es zur Installation von Python selbst, Compilern und anderen Sprachen verwenden können.

Die Schritte zur Installation von SciPy von conda-forge unter Verwendung des Paketverwaltungstools pixi sind sehr ähnlich zu den Schritten für uv

  1. Installieren Sie pixi gemäß den Anweisungen in der pixi-Dokumentation.
  1. Erstellen Sie ein neues Projekt in einem neuen Unterverzeichnis
pixi init try-scipy
cd try-scipy
  1. Fügen Sie SciPy zu Ihrem Projekt hinzu
pixi add scipy
  1. Probieren Sie SciPy aus!
pixi run python

In projektbasierten Workflows ist ein Projekt ein Verzeichnis, das eine Manifestdatei enthält, die das Projekt beschreibt, eine Lock-Datei, die die genauen Abhängigkeiten des Projekts beschreibt, und die (potenziell mehreren) Umgebungen des Projekts.

Im Gegensatz dazu installieren Sie in umgebungsbasierten Workflows Pakete in einer Umgebung, die Sie von jedem Verzeichnis aus aktivieren und deaktivieren können. Diese Workflows sind etabliert, bieten jedoch einige Reproduzierbarkeitsvorteile von projektbasierten Workflows.

Installation mit pip#

  1. Python installieren.

  2. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung mit venv.

Hinweis

Siehe das Tutorial im Python Packaging User Guide.

  1. Installieren Sie SciPy mit pip
python -m pip install scipy

Installation mit conda#

Miniforge ist die empfohlene Methode zur Installation von conda und mamba, zwei Conda-basierten Umgebungsmanagern. Nach dem Erstellen einer Umgebung können Sie SciPy von conda-forge wie folgt installieren:

conda install scipy # or
mamba install scipy

Systemweite Installation über einen Systempaketmanager#

Systempaketmanager können die gängigsten Python-Pakete installieren. Sie installieren Pakete für den gesamten Computer, verwenden oft ältere Versionen und haben nicht so viele verfügbare Versionen. Sie sind nicht die empfohlene Installationsmethode.

Ubuntu und Debian#

Verwendung von apt-get

sudo apt-get install python3-scipy

Fedora#

Verwendung von dnf

sudo dnf install python3-scipy

macOS#

macOS hat keinen vorinstallierten Paketmanager, aber Sie können Homebrew installieren und es zur Installation von SciPy (und Python selbst) verwenden.

brew install scipy

Eine Warnung: Das Kompilieren von SciPy aus dem Quellcode kann eine nicht triviale Übung sein. Wir empfehlen stattdessen die Verwendung von Binärdateien, falls diese für Ihre Plattform über eine der oben genannten Methoden verfügbar sind. Details zum Kompilieren aus dem Quellcode finden Sie unter dem Leitfaden zum Kompilieren aus dem Quellcode in der SciPy-Dokumentation.

Siehe nächste Schritte im SciPy-Benutzerhandbuch.

Installation mit Typ-Stubs#

Statische Typ-Stubs sind über ein separates Paket, scipy-stubs, auf PyPI und conda-forge verfügbar. Sie können SciPy und scipy-stubs auch als einzelnes Paket installieren, über das scipy-stubs[scipy] Extra auf PyPI oder das Paket scipy-typed auf conda-forge. Um eine bestimmte Version x.y.z von SciPy (wie z. B. 1.14.1) zu erhalten, sollten Sie Version x.y.z.* installieren, z. B.:

uv add "scipy-stubs[scipy]==1.14.1.*" # or
pixi add "scipy-typed=1.15.0.*" # or
python -m pip install "scipy-stubs[scipy]" # or
conda install "scipy-typed>=1.14"

Fragen zur Unterstützung statischer Typen richten Sie bitte an das scipy-stubs GitHub-Repository.

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