pandas==2.3.0 numpy==2.2.6 scikit-learn==1.7.0 contourpy==1.3.2 cycler==0.12.1 fonttools==4.58.4 joblib==1.5.1 kiwisolver==1.4.8 matplotlib==3.10.3 packaging==25.0 pillow==11.2.1 pyparsing==3.2.3 python-dateutil==2.9.0.post0 pytz==2025.2 scipy==1.15.3 six==1.17.0 threadpoolctl==3.6.0 tzdata==2025.2 这些版本随意，必须要兼容python3

<think>我们面对的是一个未联网的Windows系统，需要安装指定版本的Python数据科学库（pandas==2.3.0, numpy==2.2.6, scikit-learn==1.7.0等）及其依赖。由于无法联网，我们必须预先在另一台联网的机器上下载所有依赖包，然后复制到目标机器进行安装。 步骤分解： 1. 确定Python版本：由于numpy==2.2.6和scipy==1.15.3等版本要求，我们需要选择一个兼容的Python版本。根据历史经验，Python3.8是一个兼容性较好的选择（因为SciPy1.15.3支持Python3.5-3.8，而pandas2.3.0要求Python>=3.8[^1]）。因此，我们选择Python3.8.x。 2. 在联网机器上准备： a. 下载Python3.8的Windows安装包（64位）。 b. 创建一个requirements.txt文件，列出所有需要安装的包及其版本（包括依赖）。 c. 使用pip下载这些包及其依赖的wheel文件（注意平台和Python版本）。 3. 在目标机器（未联网）上安装Python，然后使用下载的wheel文件安装所有依赖。 具体操作： ### 第一步：在联网机器上准备 1. 下载Python安装包： 访问[Python官网](https://www.python.org/downloads/windows/)，下载Windows x86-64 executable installer for Python 3.8.x（例如：python-3.8.10-amd64.exe）。 2. 创建requirements.txt文件，内容如下： ``` pandas==2.3.0 numpy==2.2.6 scikit-learn==1.7.0 contourpy==1.3.2 cycler==0.12.1 fonttools==4.58.4 joblib==1.5.1 kiwisolver==1.4.8 matplotlib==3.10.3 packaging==25.0 pillow==11.2.1 pyparsing==3.2.3 python-dateutil==2.9.0.post0 pytz==2025.2 scipy==1.15.3 six==1.17.0 threadpoolctl==3.6.0 tzdata==2025.2 ``` 3. 下载所有依赖的wheel文件： 打开命令提示符（CMD）或PowerShell，执行以下命令： ```cmd pip download -r requirements.txt -d ./offline_packages --platform win_amd64 --python-version 38 --abi cp38 --only-binary=:all: ``` 参数说明： - `-d ./offline_packages`: 下载的包保存到当前目录下的offline_packages文件夹 - `--platform win_amd64`: 指定64位Windows系统 - `--python-version 38`: 指定Python版本为3.8 - `--abi cp38`: 指定ABI标签为cp38（对应Python3.8） - `--only-binary=:all:`: 只下载二进制包（避免下载源码包，因为离线环境可能无法编译） 4. 将Python安装包（python-3.8.10-amd64.exe）和offline_packages文件夹复制到未联网的Windows机器。 ### 第二步：在未联网机器上安装Python 1. 双击运行Python安装程序（python-3.8.10-amd64.exe）。 2. 在安装界面中： - 勾选“Add Python 3.8 to PATH”（重要！） - 选择“Customize installation” - 在可选组件中确保勾选“pip”和“Precompile standard library” - 设置安装路径（例如：C:\Python38） 3. 完成安装。 ### 第三步：安装依赖包 1. 打开命令提示符（以管理员身份运行）。 2. 切换到offline_packages目录： ```cmd cd <path_to_offline_packages> ``` 3. 使用pip安装所有包（注意：使用--no-index表示不从网络获取，只从本地目录找）： ```cmd pip install --no-index --find-links=./ -r requirements.txt ``` ### 第四步：验证安装 在命令提示符中运行Python，并导入关键库检查版本： ```cmd python -c "import pandas as pd; import numpy as np; import sklearn; print(f'Pandas version: {pd.__version__}'); print(f'NumPy version: {np.__version__}'); print(f'Scikit-learn version: {sklearn.__version__}')" ``` 预期输出： ``` Pandas version: 2.3.0 NumPy version: 2.2.6 Scikit-learn version: 1.7.0 ``` ### 注意事项 1. **版本兼容性**：确保所有包的版本相互兼容。例如，SciPy 1.15.3要求Python3.5-3.8，因此我们选择Python3.8[^1]。 2. **ABI兼容性**：下载包时指定的ABI（cp38）必须与安装的Python解释器ABI一致，否则安装后可能无法导入[^2]。 3. **安装顺序**：pip会自动处理依赖关系，但有时可能需要多次尝试（如果遇到循环依赖，可以手动安装基础包如numpy、scipy等，然后再安装其余包）。 4. **VC++运行时库**：某些包（如SciPy）需要Visual C++ Redistributable for Visual Studio。如果目标机器没有安装，需要提前安装。可下载对应的VC_redist.x64.exe（例如2015-2022版本）并安装。 如果遇到缺少VC++运行库的问题，可提前在目标机器上安装： - 下载地址：https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe - 复制到目标机器并运行安装。 ### 替代方案：使用Anaconda离线安装（可选） 如果用户更倾向于使用Anaconda，可以采用以下方式： 1. 在联网机器下载Anaconda安装包（例如：Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe，对应Python3.7）[^4]。但注意：我们需要Python3.8，因此需要下载较新的Anaconda版本（如Anaconda3-2021.11，对应Python3.8）。 2. 在联网机器上创建环境并安装指定版本的包，然后将整个环境打包复制到目标机器。但此方法占用空间较大，且环境迁移可能遇到路径问题。 因此，对于未联网Windows系统，推荐使用上述pip离线安装方法。 §§相关问题§§ 1. 如何解决离线安装时出现的"Could not find a version that satisfies the requirement"错误？ 2. 在Windows离线环境下如何创建独立的Python虚拟环境？ 3. 如何验证离线安装的依赖包是否存在ABI兼容性问题？</think>### 未联网Windows系统安装指定版本Python数据科学环境指南 #### 1. 环境准备与兼容性验证 - **Python版本选择**： 需安装Python 3.8.x（推荐3.8.16），因SciPy 1.15.3仅支持Python 3.5-3.8[^1] 下载地址：`https://www.python.org/ftp/python/3.8.16/python-3.8.16-amd64.exe` - **依赖兼容矩阵**： | 库名称 | 指定版本 | Python支持范围 | 关键依赖 | |----------------|-----------|---------------|-----------------| | pandas | 2.3.0 | ≥3.8 | numpy≥1.22.4 | | numpy | 2.2.6 | ≥3.8 | 无 | | scikit-learn | 1.7.0 | ≥3.8 | scipy≥1.5.0 | | scipy | 1.15.3 | 3.5-3.8 | numpy≥1.17.3 | | matplotlib | 3.10.3 | ≥3.7 | pillow≥7.0 | #### 2. 离线包下载（联网机器操作） 1. 创建`requirements.txt`： ```txt pandas==2.3.0 numpy==2.2.6 scikit-learn==1.7.0 contourpy==1.3.2 cycler==0.12.1 fonttools==4.58.4 joblib==1.5.1 kiwisolver==1.4.8 matplotlib==3.10.3 packaging==25.0 pillow==11.2.1 pyparsing==3.2.3 python-dateutil==2.9.0.post0 pytz==2025.2 scipy==1.15.3 six==1.17.0 threadpoolctl==3.6.0 tzdata==2025.2 ``` 2. 下载所有依赖包： ```cmd pip download -r requirements.txt -d ./offline_packages ^ --platform win_amd64 ^ --python-version 38 ^ --abi cp38 ^ --only-binary=:all: ``` #### 3. 目标系统安装流程 1. **安装Python 3.8.16**： - 勾选 **"Add Python to PATH"** - 自定义安装路径（如`C:\Python38`） - 确保勾选 **"pip"** 和 **"Precompile standard library"** 2. **安装依赖包**： ```cmd :: 复制offline_packages到目标机器 cd path\to\offline_packages pip install --no-index --find-links=./ -r requirements.txt ``` 3. **安装VC++运行时库**： 下载`vc_redist.x64.exe`（VS2015-2022版本）并安装，避免出现DLL加载错误 #### 4. 环境验证 ```cmd python -c "import pandas as pd; import numpy as np; import sklearn; print(f'Pandas: {pd.__version__}\nNumPy: {np.__version__}\nScikit-learn: {sklearn.__version__}')" ``` 预期输出： ``` Pandas: 2.3.0 NumPy: 2.2.6 Scikit-learn: 1.7.0 ``` #### 5. 虚拟环境配置（可选） ```cmd :: 创建虚拟环境 python -m venv my_data_science_env :: 激活环境 my_data_science_env\Scripts\activate :: 在虚拟环境中安装包 pip install --no-index --find-links=path\to\offline_packages -r requirements.txt ``` ### 关键注意事项 1. **ABI兼容性**：必须使用`--abi cp38`参数下载包，确保与Python 3.8的C API兼容[^2] 2. **安装顺序**：手动安装基础依赖可避免冲突： ```cmd pip install --no-index --find-links=./ numpy-2.2.6-cp38-cp38-win_amd64.whl pip install --no-index --find-links=./ scipy-1.15.3-cp38-cp38-win_amd64.whl ``` 3. **路径规范**：安装路径避免空格和中文（如`C:\Program Files`会导致权限问题） > 提示：若需更高Python版本，需调整SciPy等依赖版本，但pandas 2.3.0最高仅支持Python 3.11