python相关库的安装:pandas,numpy,matplotlib,statsmodels

简介: python相关库的安装:pandas,numpy,matplotlib,statsmodels

windows+r  打开窗口



image.png

输入 cmd

image.png


方法一:pip install +库名


直接输入 pip install +库名


例如:安装  matplotlib


pip install  matplotlib

个人感觉比较方法一比较慢,还可能安装不成功,不是很推荐!


方法二:很快


pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


例如安装matplotlib


pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

该过程不仅安装了  matplotlib ,还安装了依赖的 numpy、python-dateutil、kiwisolver 、 pillow 、pyparsing 、cycler 、six 库。


方法三:镜像安装


三个镜像地址——可选择使用,方法相同:


清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/


步骤:

1.首先找到python.exe的地址

第一种情况打开cmd,输入where python,查看python.exe的地址。

where python

image.png


第二种情况:

如果没有显示本机上的python解释器,可以在电脑下端的搜索框中搜python,会显示python解释器,选择一个你要用的解释器版本。我选择的是3.12版本的

image.png

打开文件位置:鼠标右键

image.png

image.png

接着继续打开这个python 3.12版本快捷方式的文件所在位置。 :鼠标右键

image.png

复制python.exe地址

image.png


得出来,文件地址:""E:\Python\python.exe""


在cmd命令框输入命令:

以安装statsmodels为例

image.png

python解释器地址 -m pip install 第三方库名 -i  镜像地址


\Python\python.exe -m pip install statsmodels -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

后面应该就下载成功了!


以上三种方法最后在Pycharm查看是否下载成功


新建一个项目,打开  设置  即settings...  


image.png


查看     Python解释器   即  Python Interpreter


将解释器地址确认为你第一步确认的python解释器地址


image.png


然后点击添加解释器


添加本地解释器


image.png


然后点击系统解释器,确认解释器地址为第一步python.exe的地址

image.png


之一直点确认OK,到下面的页面,可以看到第一步的python解释器地址在这里,表示为这个新项目配置好了第一步搜索的地址所对应的python解释器。


这样就配置好了


方法四:在pycharm里面直接下载



image.png


相关文章
|
Linux 计算机视觉 C++
【解决方案】Building wheel for opencv-python:安装卡顿的原因与解决方案
当你安装OpenCV时,命令行停在Building wheel for opencv-python (PEP 517) ... -似乎卡住了。这并非程序假死,而是其编译耗时巨大。本文将揭示原因,并提供优化安装体验的实用方法。
1386 88
|
10月前
|
人工智能 数据安全/隐私保护 异构计算
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
1548 8
桌面版exe安装和Python命令行安装2种方法详细讲解图片去水印AI源码私有化部署Lama-Cleaner安装使用方法-优雅草卓伊凡
|
12月前
|
人工智能 数据挖掘 Linux
Centos安装Python3.7(亲测可用)
本指南详细介绍了在基于Linux(以CentOS系统为例,使用yum包管理器)的系统上安装Python 3.7版本的完整流程。Python是一种广泛使用的高级编程语言,在各种领域如软件开发、数据分析、人工智能和区块链开发等都有着重要的应用。
906 2
|
存储 缓存 文件存储
uv安装python及其依赖的加速方法
国内在使用uv的时候,可能会涉及到装python的速度太慢的问题,为了解决这个问题,可以使用`UV_PYTHON_INSTALL_MIRROR`这个环境变量。除此以外,对于多人协作场景,`UV_CACHE_DIR`也是一个有用的环境变量。本文会介绍这两个变量。
8688 10
|
9月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
661 0
|
9月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
738 0
|
机器学习/深度学习 数据处理 Python
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
从NumPy到Pandas:轻松转换Python数值库与数据处理利器
475 1
|
11月前
|
存储 数据采集 数据处理
Pandas与NumPy:Python数据处理的双剑合璧
Pandas与NumPy是Python数据科学的核心工具。NumPy以高效的多维数组支持数值计算,适用于大规模矩阵运算;Pandas则提供灵活的DataFrame结构,擅长处理表格型数据与缺失值。二者在性能与功能上各具优势,协同构建现代数据分析的技术基石。
823 0
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
473 0
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言,Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧,并通过示例代码展示其实际应用。
442 2

推荐镜像

更多