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

这条命令的格式不正确，应该是：

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

这个命令会安装三个Python包：pandas、matplotlib和notebook，其中`-i`参数指定了pip安装时使用的镜像源。在这个命令中，使用了豆瓣镜像源来加速下载和安装过程。

注意，在使用镜像源时，需要注意镜像源是否稳定和更新。建议使用官方提供的镜像源或者知名的第三方镜像源。

相关问题

(base) C:\Users\L00579>pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ERROR: Could not open requirements file: [Errno 2] No such file or directory: 'requirements.txt'

这个错误提示和你之前遇到的错误提示一样，都是找不到 `requirements.txt` 文件。请确认该文件是否存在于当前目录下，并且文件名是否正确。如果该文件不存在，你需要创建一个包含所需依赖库名称的文本文件，并将其命名为 `requirements.txt`，然后在该文件中列出所有需要安装的依赖库名称，每行一个。例如：

numpy
pandas
matplotlib

然后再次运行 `pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 命令即可安装所有依赖库。请注意，`-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 是为了使用清华大学的 PyPI 镜像，加快依赖库的下载速度。如果你的网络环境可以直接访问 PyPI，也可以省略该参数。

pip install pandas matplotlib ipython scikit-learn

### 如何使用 `pip` 同时安装多个 Python 包

为了高效地一次性安装多个 Python 包，可以采用一条命令完成所有指定包的安装。具体操作是在命令行工具中输入带有各个所需包名称的 `pip install` 命令。

对于希望安装的 `pandas`, `matplotlib`, `ipython`, 和 `scikit-learn` 而言，完整的命令如下所示：

pip install pandas matplotlib ipython scikit-learn [^1]

考虑到网络状况可能影响下载速度甚至导致失败的情况，在国内环境下建议添加参数 `-i https://pypi.douban.com/simple` 来提高获取资源的速度并减少错误发生的可能性[^2]。因此优化后的安装指令变为：

pip install -i https://pypi.douban.com/simple pandas matplotlib ipython scikit-learn [^2]

值得注意的是，如果遇到依赖关系复杂或者特定版本需求的问题，则推荐先单独安装基础库如 Numpy 和 SciPy，因为其他高级功能库通常基于这些基本科学计算库构建而成[^3]。

另外一种方法是从官方或可信第三方源直接下载适用于 Windows 的预编译二进制文件来手动安装某些较难通过 pip 成功安装的软件包，特别是针对旧版 Python 或者特殊硬件架构的情况下[^5]。