Esta página asume que te acomoda usar una terminal y quieres de aprender cómo usar un gestor de paquetes. Si eres principiante y solo quieres empezar con SciPy tan pronto como sea posible, revisa la guía de instalación para principiantes.
El método recomendado para instalar SciPy depende de tu flujo de trabajo preferido. Los flujos de trabajo más comunes se pueden dividir aproximadamente en las siguientes categorías:
uv, pixi) (recomendado para nuevos usuarios)pip, conda) (el flujo de trabajo tradicional)Para instalar SciPy con [archivos de tipado estáticos], revisa Instalación con archivos de tipado.
Es posible que se requiera instalar archivos de anotaciones de tipos para que los Entornos de Desarrollo Interactivos (IDEs) ofrezcan sugerencias de tipos más precisas.
Aquí hay una guía paso a paso para configurar un proyecto para usar SciPy con [uv], un administrador de paquetes de Python.
Instala uv siguiendo las instrucciones en la documentación de uv.
Crea un nuevo proyecto en un nuevo subdirectorio, ejecutando el siguiente comando en una terminal:
uv init try-scipy
cd try-scipyEl segundo comando cambia el directorio al directorio de tu proyecto.
uv add scipy¡Esto instalará Python automáticamente si aún no lo tienes instalado!
Puedes instalar otras librerías de Python de la misma manera, por ejemplo
uv add matplotlibuv run pythonEsto iniciará una sesión del intérprete de Python, desde la cual podrás ejecutar import scipy.
Consulta los siguientes pasos en la guía de usuario de SciPy.
Después de reiniciar tu computadora, vas a querer navegar al directorio de tu proyecto try-scipy y ejecutar uv run python para volver a un intérprete de Python con SciPy disponible para su uso.
Para ejecutar un script de Python, puedes usar uv run myscript.py.
Lee más en [la guía de uv para trabajar en proyectos][uv-proyects].
pixi#Si trabajas con paquetes que no son de Python, es posible que prefieras instalar SciPy como un paquete de Conda, de modo que puedas usar el mismo flujo de trabajo para paquetes que no están disponibles en PyPI, el índice de paquetes de Python. Conda puede administrar paquetes en cualquier lenguaje, por lo que puedes usarlo para instalar Python, compiladores y otros lenguajes.
Los pasos para instalar SciPy desde conda-forge usando la herramienta de gestión de paquetes pixi son muy similares a los pasos para uv:
pixi, siguiendo las instrucciones en la documentación de pixi.pixi init try-scipy
cd try-scipypixi add scipypixi run pythonEn los flujos de trabajo basados en proyectos, un proyecto es un directorio que contiene un archivo que describe el proyecto, un archivo que describe las dependencias exactas del proyecto y los entornos (potencialmente múltiples) del mismo.
Por el contrario, en los flujos de trabajo basados en entornos, instalas paquetes en un entorno, que puedes activar y desactivar desde cualquier directorio. Estos flujos de trabajo están bien establecidos, pero carecen de algunos beneficios de reproducibilidad de los flujos de trabajo basados en proyectos.
pip#Crea y activa un entorno virtual con venv.
Consulta el tutorial en la Guía de usuario de empaquetado de Python.
pip:python -m pip install scipyconda#Miniforge es la forma recomendada de instalar conda y mamba, dos administradores de entorno basados en Conda.
Después de crear un entorno, puedes instalar SciPy desde conda-forge de la siguiente manera:
conda install scipy # or
mamba install scipyLos gestores de paquetes del sistema pueden instalar los paquetes de Python más comunes. Instalan paquetes para toda la computadora, a menudo usan versiones anteriores y no tienen tantas versiones disponibles. No son el método de instalación recomendado.
Usando apt-get:
sudo apt-get install python3-scipyUsando dnf:
sudo dnf install python3-scipymacOS no tiene un administrador de paquetes preinstalado, pero puedes instalar Homebrew y usarlo para instalar SciPy (y el propio Python):
brew install scipyUna advertencia: compilar SciPy desde el código fuente puede ser un ejercicio no trivial. Recomendamos utilizar binarios si es que están disponibles para tu plataforma, a través de uno de los métodos anteriores. Para obtener detalles sobre cómo compilar desde el código fuente, consulta la guía de compilación desde el código fuente en la documentación de SciPy.
Revisa los siguientes pasos en la Guía de usuario de SciPy.
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Los archivos de tipado están disponibles a través de un paquete separado, “scipy-stubs”, en PyPI y conda-forge.
También puedes instalar SciPy y scipy-stubs como un solo paquete, a través del paquete adicional scipy-stubs[scipy] en PyPI, o el paquete scipy-typed en conda-forge.
Para obtener una versión específica x.y.z de SciPy (como 1.14.1), debes instalar la versión x.y.z.*, por ejemplo:
uv add "scipy-stubs[scipy]==1.14.1.*" # or
pixi add "scipy-typed=1.15.0.*" # or
python -m pip install "scipy-stubs[scipy]" # or
conda install "scipy-typed>=1.14"Dirige tus preguntas sobre la compatibilidad y soporte de tipado al [repositorio GitHub scipy-stubs] (https://github.com/jorenham/scipy-stubs).