pycharm安装 numpy 库时出现 error occurred when installing package “numpy“以及解决办法

本文介绍了如何处理Python运行时缺少库的问题,通过设置Python Interpreter路径确保与Python安装路径一致。在无法通过PyCharm安装库时,采用命令行使用pip进行安装,并提供了加速下载的镜像源。此外,还分享了通过pip list检查已安装库的方法。

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        今天网上复制了一个代码,其中有个 import numpy as np,运行时提示需要安装 numpy 库,然后我按照网上的方法,按顺序点击 File --> Settings -->  Project: pythonProject --> Python Interpreter ,然后找到 + 那里准备添加库,如下:

         然后就报 error occurred when installing package "numpy" 的错误,搞了半天都没搞定,遂找了一个经验丰富的老哥,只见老哥先是按住 win + R 键,然后输入 cmd 进入命令行,输入了 where is python,结果没有找到。但是他看到我已经安装了 python3.9,就问了安装在了哪里,但是好久没用也就忘了。然后他说不建议安装  python3.9 这么高的版本,就把我的  python3.9 卸载了,重新安装了  python3.8,默认安装即可,配置开发环境不建议换路径。再输入 where is python,就找到了 python3.8 所在的地方,如下,注意我圈出来的路径。

         Python Interpreter 的路径要与我上面圈的路径要一致。

        如果不对,需要点击右边的设置,再点击 Add

         然后点击 Existing environment,,然后点击右边的 ...,选择那个路径。

         至此,再添加库就行了。


        不过,老哥还对我说了添加库的另一种办法,在命令行那里输入 pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple,比如我再添加 numpy 库,就输入 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple,注意后面的 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 是让下载速度变快的,如下:

         安装好后可以输入 pip list 看看库安装的情况,我把库都安好后看了一下,和 pycharm 中的一样,如下:

### 配置 PyCharm 使用镜像源以快速下载 matplotlib 在 PyCharm 中配置镜像源可以显著提升依赖项的下载速度。以下是具体的操作方式: #### 1. 创建本地 `pip` 配置文件 如果方法一失败,可以在 C 盘任意位置创建一个名为 `pip` 的文件夹,并在其内部创建一个名为 `pip.ini` 的文件[^1]。该文件的内容应如下所示: ```ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此操作将全局设置为清华大学开源软件镜像站作为默认的包索引地址。 #### 2. 在 PyCharm 中手动指定镜像源 对于较新的 PyCharm 版本,由于取消了直接管理仓的功能[^4],可以通过修改项目的解释器设置来实现镜像源的切换。步骤如下: - 打开 **Settings/Preferences** 对话框(快捷键 Ctrl+Alt+S 或 File -> Settings)。 - 导航至 **Project: [Your Project Name]** -> **Python Interpreter**。 - 点击右上角的小齿轮图标并选择 **Add...**。 - 在弹出窗口中选择 **Existing environment** 并点击右侧的三个点按钮进入终端命令模式。 - 输入以下命令以临测试镜像效果: ```bash pip install --upgrade pip pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 完成上述更改后,尝试重新安装 `matplotlib` : ```bash pip install matplotlib ``` #### 3. 解决可能遇到的问题 如果仍然出现错误提示 “Error occurred when installing package 'matplotlib'”,可能是网络连接不稳定或其他原因引起的[^3]。此建议再次确认镜像源是否生效以及是否有其他未满足的依赖关系。 #### 4. 推荐长期解决方案 为了更方便地维护多个项目及其各自的环境需求,强烈推荐使用 Anaconda 来统一管理 Python 开发所需的工具链和资源[^2]。它不仅包含了 PyCharm 插件支持下的虚拟环境功能,还自带了许多常用的科学计算类NumPy 和 Matplotlib。 ---
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