Python下大多數工具包的安裝都很簡單，只需要執行 “python setup.py install”命令即可。然而，由於SciPy和numpy這兩個科學計算包的依賴關系較多，安裝過程較為復雜。網上教程較為混亂，而且照著做基本都不能用。在仔細研讀各個包裡的README和INSTALL之後，終於安裝成功。現記錄如下。
系統環境：
OS：RedHat Linux 5
Python版本：Python2.7.3
gcc版本：4.1.2
各個安裝包版本：
scipy-0.11.0
numpy-1.6.2
nose-1.2.1
lapack-3.4.2
atlas-3.10.0
依賴關系：scipy的安裝需要依賴於numpy、lapack、atlas（後兩者都是線性代數工具包，不清楚的自行google之。。。），而numpy和sci的測試程序的運行又依賴於nose，因此，整個安裝過程必須要按順序執行的，否則是無法執行下去的。
安裝步驟：
1、安裝nose
這個安裝比較簡單，解壓縮nose的安裝文件，進入nose的目錄，直接運行setup.py即可：
tar -zxvf nose-1.2.1.tar.gz
cd nose-1.2.1
python setup.py install
2、安裝lapack
由於最新版本的ATLAS可以直接集成lapack的安裝壓縮文件進行編譯，因此，如果僅在python下使用的話，可以不用安裝lapack。只需要下載壓縮文件：lapack-3.4.2.tgz 即可。
3、安裝ATLAS
這個的安裝主要是配置一些選項，包括配置成64位庫文件、位置無關的以及共享的鏈接庫。詳細的配置說明在atlas安裝包 doc/ 下的pdf文件中。可查閱。
下面是我的安裝過程：
tar -jxvf atlas3.10.0.tar.bz2
cd ATLAS
mkdir obj64
../configure -b 64 -Fa alg -fPIC -shared --prefix=/配置atlas的安裝路徑/atlas --with-netlib-lapack-tarfile=/lapack安裝壓縮文件存放的目錄/lapack-3.4.2.tgz
(注：這個配置時間非常長，在Core i7 處理上，大概1個小時左右)
make
（下面是一些檢查過程，保證沒有問題之後再進行安裝）
make check
make time
make install
至此，atlas安裝完成。不過我們要記錄下編譯過程中所用的fortran編譯器類型，這個信息在下面安裝numpy和scipy的時候要用。還是在目錄 obj64/ 下，執行
fgrep "F77 =" Make.inc
可以看到 F77 = gfortran
記下這個編譯器類型 gfortran.
4、安裝numpy
numpy和scipy的安裝過程都要顯式的指明所用fortran編譯器的類型，而且要與前面編譯atlas時一致（在本文中即：gfortran），這一點非常重要，否則很多功能都會出錯。
首先配置numpy目錄下的site.cfg文件，指明atlas庫的位置：
tar -zxvf numpy-1.6.2.tar.gz
cd numpy-1.6.2
cp site.cfg.example site.cfg
vim site.cfg
配置成如下格式：
[DEFAULT]
library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安裝目錄/atlas/lib
include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安裝目錄/include
[blas_opt]
libraries = f77blas, cblas, atlas
[lapack_opt]
libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas
[amd]
amd_libs = amd
[umfpack]
umfpack_libs = umfpack
接下來配置安裝numpy所需要的Fortran編譯器類型：
如果前面得到的Fortran編譯器是gfortran的話，執行：
python setup.py build --fcompiler=gnu95
如果前面得到的Fortran編譯器是g77的話，執行：
python setup.py build --fcompiler=gnu
然後執行
python setup.py install
安裝完成
5、安裝scipy
與安裝numpy類似：
tar -zxvf scipy-0.11.0.tar.gz
cd scipy-0.11.0
vim site.cfg
配置成如下格式：
[DEFAULT]
library_dirs = /usr/local/lib:/atlas的安裝目錄/atlas/lib
include_dirs = /usr/local/include:/atlas的安裝目錄/include
[blas_opt]
libraries = f77blas, cblas, atlas
[lapack_opt]
libraries = lapack, f77blas, cblas, atlas
[amd]
amd_libs = amd
[umfpack]
umfpack_libs = umfpack
接下來配置安裝numpy所需要的Fortran編譯器類型：
如果前面得到的Fortran編譯器是gfortran的話，執行：
python setup.py build --fcompiler=gnu95
如果前面得到的Fortran編譯器是g77的話，執行：
python setup.py build --fcompiler=gnu
然後執行
python setup.py install
安裝完成
然後可以在python下執行相應的測試程序：
python
>>> import nose
>>> import numpy
>>> import scipy
>>> numpy.test('full')
等待。。。。
>>> scipy.test('full')
到這裡，整個安裝過程結束。
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CentOS上源碼安裝Python3.4 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/111870.htm
《Python核心編程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85425.htm
《Python開發技術詳解》.( 周偉,宗傑).[高清PDF掃描版+隨書視頻+代碼] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92693.htm
Python腳本獲取Linux系統信息 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88531.htm
在Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究環境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92534.htm
Python 語言的發展簡史 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107206.htm
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