home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Chip 2011 November / CHIP_2011_11.iso / Programy / Narzedzia / Inkscape / Inkscape-0.48.2-1-win32.exe / python / Lib / site-packages / numpy / INSTALL.txt < prev    next >
Encoding:
Text File  |  2010-05-29  |  4.6 KB  |  140 lines
  1. .. -*- rest -*-
  2. .. vim:syntax=rest
  3. .. NB! Keep this document a valid restructured document.
  4.  
  5. Building and installing NumPy
  6. +++++++++++++++++++++++++++++
  7.  
  8. :Authors: Numpy Developers <numpy-discussion@scipy.org>
  9. :Discussions to: numpy-discussion@scipy.org
  10.  
  11. .. Contents::
  12.  
  13. PREREQUISITES
  14. =============
  15.  
  16. Building NumPy requires the following software installed:
  17.  
  18. 1) Python__ 2.4.x or newer
  19.  
  20.    On Debian and derivative (Ubuntu): python python-dev
  21.  
  22.    On Windows: the official python installer on Python__ is enough
  23.  
  24.    Make sure that the Python package distutils is installed before
  25.    continuing. For example, in Debian GNU/Linux, distutils is included
  26.    in the python-dev package.
  27.  
  28.    Python must also be compiled with the zlib module enabled.
  29.  
  30. 2) nose__ (pptional) 0.10.3 or later
  31.  
  32.    This is required for testing numpy, but not for using it.
  33.  
  34. Python__ http://www.python.org
  35. nose__ http://somethingaboutorange.com/mrl/projects/nose/ 
  36.  
  37. Fortran ABI mismatch
  38. ====================
  39.  
  40. The two most popular open source fortran compilers are g77 and gfortran.
  41. Unfortunately, they are not ABI compatible, which means that concretely you
  42. should avoid mixing libraries built with one with another. In particular, if
  43. your blas/lapack/atlas is built with g77, you *must* use g77 when building
  44. numpy and scipy; on the contrary, if your atlas is built with gfortran, you
  45. *must* build numpy/scipy with gfortran.
  46.  
  47. Choosing the fortran compiler
  48. -----------------------------
  49.  
  50. To build with g77:
  51.  
  52.     python setup.py build --fcompiler=gnu
  53.  
  54. To build with gfortran:
  55.  
  56.     python setup.py build --fcompiler=gnu95
  57.  
  58. How to check the ABI of blas/lapack/atlas
  59. -----------------------------------------
  60.  
  61. One relatively simple and reliable way to check for the compiler used to build
  62. a library is to use ldd on the library. If libg2c.so is a dependency, this
  63. means that g77 has been used. If libgfortran.so is a a dependency, gfortran has
  64. been used. If both are dependencies, this means both have been used, which is
  65. almost always a very bad idea.
  66.  
  67. Building with ATLAS support
  68. ===========================
  69.  
  70. Ubuntu 8.10 (Intrepid)
  71. ----------------------
  72.  
  73. You can install the necessary packages for optimized ATLAS with this command:
  74.  
  75.     sudo apt-get install libatlas-base-dev
  76.  
  77. If you have a recent CPU with SIMD suppport (SSE, SSE2, etc...), you should
  78. also install the corresponding package for optimal performances. For example,
  79. for SSE2:
  80.  
  81.     sudo apt-get install libatlas3gf-sse2
  82.  
  83. *NOTE*: if you build your own atlas, Intrepid changed its default fortran
  84. compiler to gfortran. So you should rebuild everything from scratch, including
  85. lapack, to use it on Intrepid.
  86.  
  87. Ubuntu 8.04 and lower
  88. ---------------------
  89.  
  90. You can install the necessary packages for optimized ATLAS with this command:
  91.  
  92.     sudo apt-get install atlas3-base-dev
  93.  
  94. If you have a recent CPU with SIMD suppport (SSE, SSE2, etc...), you should
  95. also install the corresponding package for optimal performances. For example,
  96. for SSE2:
  97.  
  98.     sudo apt-get install atlas3-sse2
  99.  
  100. Windows 64 bits notes
  101. =====================
  102.  
  103. Note: only AMD64 is supported (IA64 is not) - AMD64 is the version most people
  104. want.
  105.  
  106. Free compilers (mingw-w64)
  107. --------------------------
  108.  
  109. http://mingw-w64.sourceforge.net/
  110.  
  111. To use the free compilers (mingw-w64), you need to build your own toolchain, as
  112. the mingw project only distribute cross-compilers (cross-compilation is not
  113. supported by numpy). Since this toolchain is still being worked on, serious
  114. compilers bugs can be expected.  binutil 2.19 + gcc 4.3.3 + mingw-w64 runtime
  115. gives you a working C compiler (but the C++ is broken). gcc 4.4 will hopefully
  116. be able to run natively.
  117.  
  118. This is the only tested way to get a numpy with a FULL blas/lapack (scipy does
  119. not work because of C++).
  120.  
  121. MS compilers
  122. ------------
  123.  
  124. If you are familiar with MS tools, that's obviously the easiest path, and the
  125. compilers are hopefully more mature (although in my experience, they are quite
  126. fragile, and often segfault on invalid C code). The main drawback is that no
  127. fortran compiler + MS compiler combination has been tested - mingw-w64 gfortran
  128. + MS compiler does not work at all (it is unclear whether it ever will).
  129.  
  130. For python 2.5, you need VS 2005 (MS compiler version 14) targetting
  131. AMD64 bits, or the Platform SDK v6.0 or below (which gives command
  132. line versions of 64 bits target compilers). The PSDK is free.
  133.  
  134. For python 2.6, you need VS 2008. The freely available version does not
  135. contains 64 bits compilers (you also need the PSDK, v6.1).
  136.  
  137. It is *crucial* to use the right version: python 2.5 -> version 14, python 2.6,
  138. version 15. You can check the compiler version with cl.exe /?. Note also that
  139. for python 2.5, 64 bits and 32 bits versions use a different compiler version.
  140.