Windows에서 Scipy 설치 시 발생하는 "Lapack/Blas Resources Found" 오류 해결 방법

2024-07-27

Windows에서 Scipy 설치 시 발생하는 "Lapack/Blas Resources Found" 오류 해결 방법

Windows 환경에서 Python 3.x를 사용하여 Scipy를 설치하려고 하면 "No Lapack/Blas Resources Found"라는 오류 메시지가 나타날 수 있습니다. 이 오류는 Scipy가 작동하는데 필요한 Lapack 또는 Blas 라이브러리를 찾지 못했음을 의미합니다.

해결 방법:

이 오류를 해결하기 위해 다음 방법들을 시도해 볼 수 있습니다.

Miniconda 또는 Anaconda 설치:

Miniconda 또는 Anaconda는 Python과 함께 다양한 과학 계산 라이브러리를 포함하는 배포판입니다. Miniconda를 설치하면 Scipy를 포함한 많은 라이브러리가 자동으로 설치됩니다.

컴파일된 라이브러리 설치:

Scipy는 Lapack과 Blas 라이브러리에 의존하기 때문에, 컴파일된 라이브러리를 직접 설치하는 방법도 있습니다.

pip install --no-binary :all:

pip install --no-binary :all 명령을 사용하면 Scipy를 포함한 모든 패키지를 컴파일하여 설치합니다. 이 방법은 시간이 오래 걸릴 수 있지만, 라이브러리 호환성 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있습니다.

환경 변수 설정:

Lapack 또는 Blas 라이브러리가 설치되어 있는 경우, 환경 변수를 설정하여 Scipy가 라이브러리를 찾도록 할 수 있습니다.

Windows:
- 시스템 환경 변수에서 LAPACK 및 BLAS 변수를 설정합니다.
- Python 환경 변수에서 LDFLAGS 및 CPPFLAGS 변수를 설정합니다.
Linux:

다른 Python 버전 사용:

사용하는 Python 버전에 따라 Scipy 설치 문제가 발생할 수 있습니다. 다른 버전의 Python을 사용해 보면 문제가 해결될 수 있습니다.

추가 정보:

Scipy 공식 문서 - Windows 설치: URL Scipy Windows install
Stack Overflow - Windows Scipy Install: No Lapack/Blas Resources Found: URL Stack Overflow Scipy install error
YouTube - Windows Scipy 설치: Lapack/Blas 리소스를 찾을 수 없습니다: URL YouTube Scipy install error

참고:

위에 설명된 방법 외에도 다양한 해결 방법이 있을 수 있습니다.

예제 코드

# Scipy 라이브러리 임포트
import scipy

# Lapack/Blas 라이브러리 버전 확인
print(scipy.linalg.lapack_version)
print(scipy.linalg.blas_version)

# Scipy 라이브러리 사용 예시
# 행렬 곱셈
A = scipy.array([[1, 2], [3, 4]])
B = scipy.array([[5, 6], [7, 8]])
C = scipy.linalg.dot(A, B)
print(C)

# 역행렬 계산
A = scipy.array([[1, 2], [3, 4]])
A_inv = scipy.linalg.inv(A)
print(A_inv)

# 고유값 및 고유벡터 계산
A = scipy.array([[1, 2], [3, 4]])
eigenvalues, eigenvectors = scipy.linalg.eig(A)
print(eigenvalues)
print(eigenvectors)