aarch64架构Python2.7虚拟环境安装scipy1.1.0失败求解决方案

问题核心 #

在aarch64架构的conda虚拟环境（Python2.7）中，无法安装指定版本的scipy==1.1.0——该包是scikit-learn==0.20.4和Theano==1.0.3的依赖。尝试pip直接安装、conda安装、本地tar包安装均失败：pip编译wheel报错，conda找不到对应架构的预编译包。

环境信息 #

• Python版本：Python 2.7.15
• pip版本：pip 20.2
• 系统架构：aarch64
• 虚拟环境：miniforge3 conda环境（名称：cxnn）

已尝试操作及错误 #

1. pip直接安装
   执行命令：

pip install scipy==1.1.0

错误提示：构建wheel失败，无法处理PEP517格式的包，无法直接安装。

2. conda安装
   执行命令：

conda install scipy==1.1.0

错误提示：PackagesNotFoundError，conda-forge的aarch64仓库无对应版本预编译包。

3. 本地tar包安装
   执行命令：

pip install archive.tar.gz

同样因编译失败报错。

解决方案 #

方法1：安装编译依赖，禁用PEP517编译 #

scipy编译需要系统级科学计算库支持，先安装依赖：

# 适配Pynq基于Ubuntu的系统
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc gfortran python-dev libopenblas-dev liblapack-dev

然后用传统setuptools方式编译安装：

pip install scipy==1.1.0 --no-use-pep517

禁用PEP517可避开新构建流程的兼容性问题，更适配Python2.7和旧版本包。

方法2：使用第三方预编译wheel包 #

寻找针对Python2.7 aarch64架构的scipy==1.1.0 wheel文件，下载后直接安装：

pip install /path/to/scipy-1.1.0-cp27-none-linux_aarch64.whl

需确保wheel包的Python版本、架构与环境完全匹配。

方法3：降级pip至更兼容版本 #

尝试使用更适配Python2.7的旧版pip（如19.3）：

pip install pip==19.3
pip install scipy==1.1.0

备选方案：调整依赖版本 #

若上述方法均无效，可升级scipy至Python2.7支持的最新版本（scipy==1.2.3），验证是否兼容项目的其他依赖：

pip install scipy==1.2.3 scikit-learn==0.20.4 Theano==1.0.3

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sigkill