हम निम्नलिखित विधियों की मदद से Python SciPy इंस्टॉल कर सकते हैं:
साइंटिफिक Python डिस्ट्रीब्यूशन - विभिन्न साइंटिफिक Python डिस्ट्रीब्यूशन हैं जो भाषा के साथ-साथ सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले पैकेज प्रदान करते हैं। इन डिस्ट्रीब्यूशन का उपयोग करने का लाभ यह है कि उन्हें बहुत कम कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है और वे लगभग सभी सेटअप पर काम करते हैं। यहां हम तीन सबसे उपयोगी डिस्ट्रीब्यूशन पर चर्चा करेंगे:
Anaconda - Anaconda, एक मुफ्त Python डिस्ट्रीब्यूशन, MS Windows, Mac OS, और Linux पर अच्छी तरह से काम करता है। यह 1500 से अधिक Python और R पैकेज के साथ-साथ लाइब्रेरी का एक बड़ा संग्रह प्रदान करता है। यह Python डिस्ट्रीब्यूशन शुरुआती लोगों के लिए सबसे उपयुक्त है।
WinPython - यह एक और मुफ्त Python डिस्ट्रीब्यूशन है जिसमें साइंटिफिक पैकेज के साथ-साथ Spyder IDE शामिल है। जैसा कि नाम से पता चलता है, यह केवल MS Windows OS के साथ काम करता है।
Pyzo - Pyzo भी एक मुफ्त Python डिस्ट्रीब्यूशन है। यह Anaconda और IEP इंटरएक्टिव डेवलपमेंट एनवायरनमेंट पर आधारित है। यह MS Windows, Mac OS, और Linux जैसे सभी प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम का समर्थन करता है।
pip के माध्यम से - Pip एक इनबिल्ट पैकेज मैनेजमेंट सिस्टम है जो Python के साथ आता है। आप pip का उपयोग किसी भी आधिकारिक पैकेज को इंस्टॉल, अपडेट या डिलीट करने के लिए कर सकते हैं। नीचे pip के माध्यम से अन्य उपयोगी पैकेज के साथ SciPy इंस्टॉल करने की कमांड है:
python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose
सिस्टम पैकेज मैनेजर - आप सबसे आम Python पैकेज इंस्टॉल करने के लिए सिस्टम पैकेज मैनेजर का उपयोग कर सकते हैं:
Ubuntu और Debian - Ubuntu और Debian OS के लिए, नीचे दिए गए कमांड में apt-get का उपयोग करें:
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose
Fedora 22 और बाद के संस्करण - Fedora 22 और बाद के OS के लिए, नीचे दिए गए कमांड में dnf का उपयोग करें:
sudo dnf install numpy scipy python-matplotlib ipython python-pandas sympy python-nose atlas-devel
Mac OS - यदि आप Macports पैकेज मैनेजर का उपयोग कर रहे हैं, तो आप निम्न कमांड निष्पादित कर सकते हैं:
sudo port install py35-numpy py35-scipy py35-matplotlib py35-ipython +notebook py35-pandas py35-sympy py35-nose
जबकि यदि आप Homebrew का उपयोग कर रहे हैं (SciPy इकोसिस्टम का अधूरा कवरेज होने पर), तो नीचे दिए गए कमांड का उपयोग करें:
brew install numpy scipy ipython jupyter
सोर्स पैकेज - यह विधि विकास में शामिल लोगों के लिए सबसे उपयुक्त है क्योंकि सोर्स पैकेज के साथ वे डेवलपमेंट वर्जन प्राप्त कर सकते हैं या सोर्स कोड को भी बदल सकते हैं। आप यहां SciPy के लिए सोर्स पैकेज प्राप्त कर सकते हैं।
बाइनरीज़ - आप इसके बाइनरी फ़ाइलों का उपयोग करके सीधे पैकेज इंस्टॉल कर सकते हैं। बाइनरी फ़ाइलें या तो GitHub या PyPi या थर्ड-पार्टी रिपॉजिटरी से आ सकती हैं। उदाहरण के लिए, Ubuntu OS में पैकेज रिपॉजिटरी हैं जहां से आप इंडिविजुअल बाइनरी डाउनलोड कर सकते हैं।
