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用于线性代数的scipy和numpy的替代方案是什么？

python
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有没有一个轻量级的Python库可以替代numpy，用于进行线性代数计算？ 我只需要矩阵乘法、加法、求逆矩阵和转置等操作。

为什么要这样做呢？

我已经厌倦了尝试安装numpy/scipy的过程——很难让它正常工作。无论我是编译还是从预构建的二进制文件安装，都似乎从来没有安装成功过（特别是因为我有两台机器，一台运行Linux，一台运行Windows）。有没有一种“正常”的安装程序，就像其他应用程序那样简单易用呢？

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也许有人可以帮助您解决安装问题。您尝试过超级包吗？（在此处和此处）。如果尝试过，出了什么问题？ - Marcelo Cantos
你需要进行大量计算，还是只是一堆示例矩阵？前几天我刚用纯Python编写了一些矩阵操作代码。从性能方面来说毫无用处，但在其他方面完成了工作，我可以在某个地方将其公开。 - jsbueno
好的 - 我已经上传了我的代码 - 在下面检查答案。 - jsbueno
安装Numpy和Scipy的预编译二进制文件非常简单。请确保您无法找到其他库来替代它们。 - Developer
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我也在寻找一个轻量级的版本，因为使用numpy在用py2exe转换时会创建一个巨大的分发包，所以这是非常值得期望的。 - Siwel
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7个回答
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我很惊讶没有人提到SymPy，它完全使用Python编写，不需要像Numpy一样进行编译。
还有tinynumpy，它是Numpy的纯Python替代品，但功能有限。
SymPy性能讨论：https://docs.sympy.org/latest/modules/numeric-computation.html - djvg
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我明白你的问题，我也曾经遇到过。Numpy/scipy是非常好的库，但安装问题有时会妨碍它们的使用。

另外，据我了解，好用的（易于使用的）选项并不是很多。我所知道的唯一可能更容易的解决方案是 "Yet Another Matrix Module"（请参见 python.org 上的NumericAndScientific/Libraries列表）。我不知道这个库的状态（稳定性、速度等）。长期来看，您的需求可能会超过任何简单的库，最终您还是要安装 numpy。

使用其他库的另一个明显缺点是您的代码可能与 numpy 不兼容，numpy 是 python 中线性代数的事实标准库。请注意，numpy 已经经过了大量优化 - 速度不是您在其他库中保证得到的东西。

我建议您花更多的时间解决安装/设置问题。其他选择可能会更糟糕。

我也曾经有过同样的经历。Python和Windows在许多方面都不兼容，这太糟糕了。 - jsalonen
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一直使用Python+Windows，从未遇到过问题。但是这个numpy/scipy组合似乎真的搞砸了它。 - Andriy Drozdyuk
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我必须不同意。如果Python在Windows上运行得很好，为什么Python的文档中有一个完整的章节专门解答有关Windows的常见问题（而其他操作系统则没有）？http://docs.python.org/faq/windows.html - jsalonen
Python+Numpy+Scipy+...在Windows上运行非常完美，从未遇到任何问题。 - Developer
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Anaconda是在Windows上安装numpy和scipy的完美方式。https://www.continuum.io/downloads - JackOrJones
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鉴于您的问题，我决定将矩阵代码从我使用它的地方分离出来，并放在一个公共可访问的位置 -
因此，这基本上是一个纯Python的Matrix类的即席实现，可以执行加法、乘法、矩阵行列式和矩阵求逆 - 应该会有一些用处 -
由于它是纯Python，不必担心性能，因此不适合进行任何真正的计算 - 但它足以用于以交互方式玩弄矩阵，或者矩阵代数远非代码的关键部分的情况。
存储库在这里， https://bitbucket.org/jsbueno/toymatrix/ 您可以直接从这里下载： https://bitbucket.org/jsbueno/toymatrix/downloads/toymatrix_0.1.tar.gz
谢谢，不过numpy真的非常方便。 - Andriy Drozdyuk
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你试过anaconda吗？https://www.anaconda.com/download 这将使安装这些软件包变得容易。

conda install -c conda-forge scipy

conda install -c conda-forge numpy

除了在linux/mac/linux中为您提供一种轻松的安装方式外，还可以管理虚拟环境。

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我有时也会遇到这个问题...不确定是否有效，但我经常使用自己的帐户安装它，然后尝试在IDE（例如我的Komodo）中运行它，但它无法工作。就像你的问题一样，它说找不到它。我解决这个问题的方法是使用sudo -i进入root，然后从那里安装。

如果这样还不行，您可以更新您的答案，提供更多关于您正在使用的系统类型（Linux、Mac、Windows）、Python/Numpy版本以及您如何访问它的信息，这样就更容易帮助您了。

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