解决Numpy Pip在“collecting numpy”时出现卡顿的问题

在本文中，我们将介绍如何解决在使用pip安装Numpy时出现“collecting numpy”的卡顿问题。这个问题很常见，因为Numpy是高度依赖于科学计算环境的包，需要处理大量的数据。因此，为了避免出现这种情况，我们需要采取以下措施。

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1. 更换pip源

pip源可以影响安装包的速度和稳定性。许多pip源上的服务器不稳定，导致下载文件速度缓慢。因此，我们需要选择良好的pip源。

中国用户可以使用国内的pip源，如清华大学的pip源：

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

如果在使用pip安装其他包时也出现卡顿，你可以使用以下命令更改默认的pip源：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 使用conda

conda是一个非常强大的包管理软件，可以统一管理Python环境。conda可以为我们创建隔离的虚拟环境，避免环境变量混乱。如果你正在处理许多项目并需要为每个项目创建不同的Python环境，那么conda绝对是一个好选择。

你可以使用以下命令来安装Numpy:

conda install numpy

另外，conda还可以安装其他的科学计算包，如Pandas、Matplotlib等。

3. 下载本地安装包进行安装

如果在使用pip安装Numpy时出现卡顿，你还可以下载一个本地的安装包。在下载本地安装包时，你需要检查本地机器是否具有所需的Python版本和所有依赖项。但这种方式一般较为安全，你可以使用以下命令来下载Numpy：

pip download numpy

下载完毕后，你可以在本地目录找到所下载的numpy文件：

numpy-1.19.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl

最后，你可以使用以下命令来安装Numpy：

pip install numpy-1.19.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl

这样安装的Numpy就不会再卡顿了。

总结

本文主要介绍了如何解决Numpy Pip在“collecting numpy”时出现卡顿的问题，包括更换pip源、使用conda和下载本地安装包等方式。在实际的项目开发中，我们需要注意Python环境的切换和安装包的依赖项。只有在一个良好的Python环境中，才能更加顺利地进行项目开发和科学计算。