今天试着学习聚类分析算法，发现一个开源 Demo 使用了 Python 库，轻松模拟了 KMeans 算法的实现的图标，自己在本地尝试时，发现 pip3 命令下载 matplotlib 库十分缓慢的问题。经过一番搜索发现原来是 pip3 的默认下载地址在国外，访问网速十分受限的原因。一般这种问题，都可以通过更改成国内镜像源的方式解决，就像更新 cocoapod 时，更换ruby 的 source 一样。
pip3 通过 -i 参数能够指定镜像源地址： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib 。常用的 pip3 镜像源有：
清华源 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
豆瓣源 http://pypi.douban.com/simple/
当然也有中科院、网易和阿里等，任何一个国内源，都能加速 pip3 的下载速度。
通过以下步骤，可以设置 pip3 命令默认的镜像源：
1 建立~/.pip/pip.conf文件;
2 添加如下命令:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3 重新pip install;
对镜像源的理解，可以将其看做部署在国内的备份服务器，该服务器定期访问主站更新资源。
除了 pip3 命令外，brew 命令也可以采用类似的方式，更改镜像源：
1 cd "$(brew --repo)"
2 git remote set-url origin https://mirrors.ustc.edu.cn/brew.git
3 重新 brew xxx
中科院 https://mirrors.ustc.edu.cn/brew.git
清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/homebrew/brew.git
阿里 https://mirrors.aliyun.com/homebrew/brew.git
快快尝试，享受水流般的下载速度吧。
