Pandas numpy库的中文版本镜像下载链接

Pandas和NumPy都是Python数据分析中非常重要的库，它们在中国大陆通常有中文社区维护的镜像站提供更快的下载速度和更稳定的访问。以下是几个常见的中文版本镜像网站：

1. **阿里云开源镜像** - https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
这里你可以找到Pandas和NumPy的最新版本及其依赖。

2. **清华大学开源软件镜像站** - http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
这也是一个常用的Python包资源站点。

3. **中国科技大学镜像** - https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
提供了科学计算相关的软件包，包括Pandas和NumPy。

4. **豆瓣开源镜像** - https://pypi.douban.com/simple/
另外一些开发者可能会选择豆瓣的镜像作为备用。

为了下载，你需要通过pip工具添加相应的源，例如：

pip install pandas numpy --index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

在安装前记得检查你是否已经设置了国内的代理服务器，以便加速下载。

相关问题

python的numpy和pandas库安装镜像

在Python中，`numpy`和`pandas`是非常常用的科学计算和数据分析库。为了加速下载和安装速度，特别是在中国国内，建议使用中国的镜像源。这里提供两个常用的镜像安装方法：

1. **阿里云** (aliyun): 阿里云有一个官方的Python科学计算镜像仓库，你可以添加它作为pip的默认源。首先，安装阿里云的pip工具：

   curl https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/install.py | python

然后设置镜像源：

   pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2. **清华大学** (tsinghua): 清华大学也有提供镜像服务，安装时可以替换为清华源：

   pip install --index-url http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy pandas

或者修改全局pip源：

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

3. **豆瓣 CDN** (douban): 另外，豆瓣CDN也提供了Python库的镜像，不过不是官方支持的，可以试试看：

   pip install -i https://pypi.douban.com/simple numpy pandas

记得在安装之前，确保你的网络连接能够访问这些镜像源。如果镜像源无法访问，还是可以从国际主源(`https://pypi.org/simple`)安装。

python3.6.2 搭配的tensorflow cpu，pytorch，numpy，pandas版本及安装教程（要镜像源）

可以参考以下教程：

1. Python 3.6.2下载安装：https://www.python.org/downloads/release/python-362/
2. TensorFlow CPU版本安装：使用pip3 install tensorflow==2.2.0，如果需要使用镜像源，可以加上-i参数，例如：pip3 install tensorflow==2.2.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
3. PyTorch安装：使用pip3 install torch，如果需要使用镜像源，可以加上-i参数，例如：pip3 install torch -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
4. numpy安装：使用pip3 install numpy，如果需要使用镜像源，可以加上-i参数，例如：pip3 install numpy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
5. pandas安装：使用pip3 install pandas，如果需要使用镜像源，可以加上-i参数，例如：pip3 install pandas -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

希望能够帮助到你！顺便说一下，为什么有些人喜欢用光速，因为它运行的比较快，但是使用光速的人并不一定跑得快。