python安装numpy卡住了

当在Python中安装numpy时卡住并且出现报错信息的情况，可能是由于不同版本的numpy之间存在冲突所导致的。你可以尝试以下解决办法来解决这个问题：

1. 首先，你可以尝试卸载之前安装的numpy。通过运行命令pip uninstall numpy来完成卸载。

2. 然后，使用conda命令卸载numpy。运行命令conda uninstall numpy来完成卸载。

3. 确保已经关闭所有Python相关的应用程序，包括编辑器和终端窗口。

4. 打开一个新的终端窗口，并使用pip命令重新安装numpy。运行命令pip install numpy。

5. 如果这样仍然不能解决问题，你可以尝试使用另一个Python环境来安装numpy，例如使用Anaconda提供的Python环境。

6. 另外，你还可以尝试使用conda命令来安装numpy。运行命令conda install numpy。

希望以上方法能够帮助你解决问题。如果你还有其他相关问题，请随时提出。

相关问题:
1. 如何检查我当前安装的numpy版本？
2. numpy是什么？它在Python中有什么作用？
3. 除了numpy，还有哪些常用的科学计算库可以在Python中使用？

相关问题

python3安装pandas执行pip3 install pandas命令后卡住不动的问题及安装scipy、sklearn库的numpy.distutils.system_info.NotFound...

关于pip3 install pandas卡住不动的问题，可能是由于网络问题或者是Pandas包比较大，下载时间比较长。你可以尝试使用以下命令来安装Pandas：

pip3 install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这个命令会使用清华大学的镜像源来下载Pandas，下载速度会更快。

至于安装scipy、sklearn库时出现的numpy.distutils.system_info.NotFound错误，一般是由于缺少依赖库或者是依赖库版本不兼容导致的。你可以尝试先升级numpy库：

pip3 install -U numpy

如果还是无法解决问题，你可以尝试安装对应版本的依赖库，具体安装方式可以参考对应依赖库的官方文档。

jupyter notebook启动中卡住了

在启动 Jupyter Notebook 时遇到卡住的情况可能有多种原因，因为 Jupyter Notebook 可能会在安装、配置、环境问题或资源不足时出现问题。以下是一些可能的原因和解决方法：

1. **环境问题**：
- 如果是Python环境问题，检查是否有多个版本并导致路径冲突。尝试使用 `conda` 或 `pip` 管理环境并确保激活了正确的环境。
- 安装包依赖：确保所有必要的科学计算库（如NumPy、Pandas和Matplotlib）已成功安装。

2. **资源限制**：
- 硬件资源不足，比如内存或CPU。关闭其他占用大量资源的应用程序，或者尝试在更强大的设备上运行。
- 如果是在远程服务器或云计算环境中，检查是否有足够的带宽或存储空间。

3. **Jupyter Notebook自身故障**：
- 硬件或网络连接问题可能导致卡死。尝试重启笔记本电脑或服务器，检查网络连接是否稳定。
- 检查Jupyter Notebook的日志文件，这通常在`$HOME/.jupyter/logs`目录下，可能会有卡死时的错误信息。

4. **软件冲突**：
- 某些软件或扩展可能引起冲突。尝试关闭所有扩展，然后逐步重新加载它们，看是否能定位到问题扩展。

5. **长时间未响应**：
- 如果是长时间无响应而非立即卡死，可能是某个长时间运行的细胞在后台执行。查看运行的活动任务并关闭不需要的任务。