如何防止pip安装依赖numpy的包时替换numpy+mkl为普通numpy？

我太懂这个坑了！很多人都会遇到：当你用pip install或者pip install --upgrade安装依赖numpy的包（比如gym，它的setup.py里明确写了install_requires=['numpy>=1.10.4']）时，明明你已经装了满足版本要求的numpy+mkl，pip却非要把它卸载，换成不带+mkl后缀的普通numpy，结果导致其他依赖MKL的包直接跑不起来。

问题根源 #

你猜的没错，这确实和+mkl后缀脱不了干系。PyPI上的官方numpy包是不带MKL加速库的，而带+mkl的版本一般是第三方编译发布的。pip的依赖解析逻辑有点“认死理”——它会把numpy+mkl当成一个和标准numpy完全不同的包，哪怕版本号（比如1.21.5+mkl）里的核心版本满足要求，pip也会觉得“这不是我要找的numpy”，于是就会卸载numpy+mkl，重新安装标准版的numpy来满足目标包的依赖。

实用解决办法 #

这里给你几个靠谱的解决思路：

• 锁定numpy，跳过依赖安装
  先确保你已经装好numpy+mkl，然后用pip install --no-deps <目标包名>来安装需要的包。这个参数会让pip跳过处理目标包的依赖，自然就不会动你的numpy了。之后如果目标包还需要其他依赖，再手动安装那些依赖就行，避开numpy就好。
• 安装带MKL的官方兼容版numpy
  有些第三方源提供了被pip识别为标准numpy的MKL增强版，比如Intel的PyPI源，你可以用这条命令安装：

  pip install numpy[mkl] --index-url=https://pypi.anaconda.org/intel/simple
  

  这样装的numpy带MKL，而且pip会把它当成标准numpy的一部分，后续安装依赖numpy的包时就不会乱替换了。
• 修改目标包的依赖配置（仅限源码安装场景）
  如果你是从源码安装目标包，可以修改它的setup.py文件，把install_requires里的numpy>=x.x.x改成numpy[mkl]>=x.x.x，或者直接指定带MKL的版本号。不过这个办法只适合你自己编译包的情况，直接用pip装官方包的话就没法用了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dennis Soemers