安装或设置

Scipy 包含用 C，C++和 Fortran 编写的部分，需要在使用前进行编译。因此，请确保安装了必要的编译器和 Python 开发头文件。编译代码也意味着 Scipy 需要从开发源导入其他步骤，如下所述。

将 Github 中主要 Scipy 存储库的副本分成你自己的帐户，然后通过以下方式创建本地存储库：

$ git clone git@github.com:YOURUSERNAME/scipy.git scipy
$ cd scipy
$ git remote add upstream git://github.com/scipy/scipy.git

要构建 Scipy 的开发版本并运行测试，请在正确设置 Python 导入路径的情况下生成交互式 shell，依此类推。执行以下操作之一：

$ python runtests.py -v
$ python runtests.py -v -s optimize
$ python runtests.py -v -t scipy/special/tests/test_basic.py:test_xlogy
$ python runtests.py --ipython
$ python runtests.py --python somescript.py
$ python runtests.py --bench

这首先构建 Scipy，因此第一次可能需要一段时间。指定 -n 将针对当前 PYTHONPATH 上找到的 Scipy 版本（如果有）运行测试。

使用 runtests.py 是运行测试的推荐方法。还有许多替代方案，例如就地构建或安装到虚拟环境。有些测试非常慢，需要单独启用。

链接到 API

Ubuntu 和 Debian

运行命令

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

Ubuntu 12.10 或更高版本以及 Debian 7.0 或更高版本中的版本符合当前的 SciPy 堆栈规范。用户可能还想为额外的 SciPy 包添加 NeuroDebian 存储库。