目录
- - 1.注意事项：
- - 2.资源（懒人直接看（2）（3））：
- （1）清华大学开源软件镜像站
- （2）第三方库的网址
- （3）Anaconda,Visual Studio和各种依赖库集成（百度网盘）
- - 3.安装库的方法
- -4.拓展学习
先需要安装
NumPy+mkl,Scipy,cvxopt,scs,ecos,fastcache,osqp，因为这些是cvxpy库的依赖库，没有它们安装不了
版本声明：
Python 3.7.1
scipy 1.7.0
numpy 1.21.0+mkl
osqp 0.6.2.post0
ecos 2.0.7.post1
cvxpot 1.2.6
fastcache 1.1.0
如果python版本差别大的话，也没关系，下面也可以找到适配版本
- 1.注意事项：
（1）必须使用自己python版本的库（这是因为兼容性问题），我个人使用的是3.7.1。我当时是因为python版本太新了，没办法兼容，索性重头来过。如果你的python版本和我的不一样，比如3.8，cvxpy也有兼容3.8的版本，也能安装
（2）NumPy+mkl库不是简单的两个叠加，这个库名字就叫这个
（3）scs库需要先安装Visual Studio 2015,这个库才能安装（我也不太明白为什么， 司守奎老师的书上写的）
（4）可以先简单尝试pip install+库名安装以上的库，有的可以，有的不可以。但手动安装是很快的，下载速度拉满。因此我建议先手动下载库，再自己安装
（5）资源和安装方法在后面
- 2.资源（懒人直接看（2）（3））：
（1）清华大学开源软件镜像站
清华大学开源软件镜像站 这是清华大学开源软件镜像站
如果发现没有库能与自己的python版本兼容的话，那么选择合适的Anaconda版本，自带python版本。我选的这个它自带python 3.7.1版本
Anaconda与python版本号的对应Anaconda和Pycharm的安装
这是一个博主做的安装Anaconda和pycharm，挺好，虽然版本差了一点，但是大体一样，一定要注意在选择环境变量的框一定要勾上，其他应该没有什么大问题
（2）第三方库的网址
第三方库 根据这个网址找第三方库
里面的库特别多，找的时候耐心点
cp37的意思是python3.7的版本，用这个，然后后面的64与32指的是位数，我的电脑是64位，python是3.71，所以选择上面的那个
（3）Anaconda,Visual Studio和各种依赖库集成（百度网盘）
链接：Anaconda,Visual Studio和各种依赖库集成 提取码：lxiz
注意在安装Visual Studio的时候，如果出现安装包损坏，直接选择跳过，不影响。“正在应用”那里会比较慢，耐心等待
- 3.安装库的方法
（1）先把所有的库都下载好了放在自己熟悉的位置之后，再按照如下步骤安装
（2）点Anaconda Prompt
先输入pip install,后面是：红笔所画的是库所在路径，再加反斜杠\再加安装库的名字，回车，就可以安装了。再次强调安装顺序！安装scs之前要先安装visual studio（我把studio装在了C盘）必须先安装文章开头所说的库再安装cvxpy。
（3）最后在Pycharm 里输入import +库名，看看是否报错，没报错就说明安装成功！
