由于學習需要安裝matplotlib庫，閱讀網上教程后一直出現各種各樣的錯誤，以下為我的經驗總結：

聲明：本人python版本為3.8.0，pycharm為2021.2

1. 首先檢查自己pip是否最新：

python -m pip install -U pip setuptools

這個一般不會有問題，主要是確保能下到正確版本的matpoltlib版本。

2. 先試著裝庫，看看自己缺什么：

python -m pip install matplotlib

到這里一般會出現四種情況：

2.1 from version：none

出現這個的情況一般是網絡太慢了，直接給你說找不著了，這個時候可以采用國內源地址，我采用的是豆瓣的，代碼如下：

pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple matplotlib==3.5.0

注意，最后一定加上版本號==3.5.0，不然會從頭到尾全部給你下一遍！！

版本號查詢可見如下網址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib

2.2 numpy>=1.71 etc.?

以上只是一種情況，還有可能出現pyparsing、pytz、six、cycler等等ERROR，這個時候比較好辦，做到“缺啥補啥”的原則就行了，比如缺numpy，直接：

pip install numpy

這里建議先自行查看一下自己的python interpreter里有哪些package，核對缺少的庫，再自行pip即可。

2.3 pillow缺少zlib環境

這里好像是只有筆者出現的問題，我搜了一圈基本沒發現有相同的問題，是本人在閱讀error時發現的問題，內容大概就是shortage zlib……等等（沒有截圖）

解決方法也比較簡單，直接進Zlib for Windows網站點擊setup即可

?2.4 Cannot found pip.ini

這是我遇到最離譜的bug了，安裝完zlib后就報出來了，沒辦法，這里我是用esay_install pip 下好后給覆蓋了原來的位置，大伙應該遇不到。

3 安裝完成

最后我是輸入了這段代碼：

pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple matplotlib==3.5.0

完成安裝。

-------------------------------------------------更新于2022-04-02-------------------------------------------------

建議還是下載Anaconda，就不用自己去配置常用的庫文件了，在調用的時候只需要配置解釋器時，選擇Anaconda里的解釋器即可，如下圖所示：

補充：pycharm配置anaconda

PyCharm是一款很好用很流行的python編輯器。Anaconda是專注于數據分析的Python發行版本，包含了conda、Python等190多個科學包及其依賴項。Anaconda通過管理工具包、開發環境、Python版本，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的項目。anaconda自帶集成開發環境spyder。有些人不喜歡spyder的風格。個人感覺其提示功能也不及PyCharm。如果能將PyCharm配置anaconda環境，豈不美哉！接下來分享一下個人經驗：

安裝anaconda和pycharm的過程我就不廢話了，比較簡單。網上也有很大教程。我安裝的PyCharm版本為2017.3.2（社區版）。

再完成兩者的安裝之后：

第一步，配置anaconda環境變量，在系統環境變量Path添加anacond的安裝路徑和其子文件夾script和library/bin。我是裝在G盤，我的配置是"G:\Anaconda3;G:\Anaconda3\Scripts;G:\Anaconda3\Library\bin"。

第二步，為PyCharm配置anaconda環境。進入PyCharm，依次點擊File->Default Setting->Project Interpreter

點擊齒輪選擇Add Local

我是選擇第三個。之前認為理所當然是第二個，然而搞了半天不知怎么辦。點擊第三個選項卡，將路徑選為anaconda安裝路徑下的python.exe，確定后成功配置anaconda環境。

之后，在該環境下創建的工程就可以使用anaconda中已有的庫了。

總結