присутствующая как в бранче, так и Сизифе, версия слишком архаична и не позволяет либо собирать, либо использовать современный софт, использующий Numpy. Так, оказывается невозможно использовать любой модуль, использующий или основанный на Scientific Python (под каковое определение ныне попадает 100% околонаучного софта на Питоне). ЗЫ: сам Scientific Python прекрасно собирается на бранче при явном указании компилятора: python setup.py config_fc --fcompiler=gnu95 build Виталий, если бы Вы нашли бы время на официальную сборку актуальных Numpy и scientific, то... с меня тортик!
Уточните пожалуйста, какая версия в Сизифе, которую вы называете архаичной, и какая версия актуальная (со ссылкой на сайт). А Scientific Python есть у нас или надо собирать?
(In reply to comment #1) > Уточните пожалуйста, какая версия в Сизифе, которую вы называете архаичной, > и какая версия актуальная (со ссылкой на сайт). > А Scientific Python есть у нас или надо собирать? > Сайт http://numpy.scipy.org У нас 1.1.0 Актуальная 1.2.1. Это важно, так как там сейчас всё изрядно завязано на класс Tester, появившийся начиная с 1.2.0 Scientific (http://www.scipy.org/) у нас начисто и уже много лет отсутствует. Собирается без проблем, с учётом приведённого выше замечания по конфигурированию для gfortran (но с версией numpy ниже 1.2.0 только собирается, но не работает. С актуальной версией numpy 1.2.1 всё работает замечательно).
В Сизифе уже python-module-numpy-1.2.1-alt1.i586.rpm И scipy выложил (забыл летом выложить :).
(In reply to comment #3) > В Сизифе уже python-module-numpy-1.2.1-alt1.i586.rpm > И scipy выложил (забыл летом выложить :). > отлично, спасибо. а в бранч? таки не хочется засорять локальное зеркало самодеятельными сборками.
Я не могу выкладывать в бранч непроверенные сборки.
(In reply to comment #5) > Я не могу выкладывать в бранч непроверенные сборки. > да вроде работает... только вот scipy собран не полностью: отсутствует библиотека UMFPACK sparse solver (http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/umfpack/)и соответственно, нет функций решений уравнений (optimize.fsolver & Ko)