手动安装python第三方包

手动安装Python第三方包有以下几种方法：
1. 使用下载的.whl文件安装：首先需要安装wheel，然后将下载的.whl文件保存到本地，最后使用pip3 install *.whl命令进行安装。
2. 直接使用setup.py安装：下载第三方包并保存到本地，如果第三方包中有setup.py文件，可以直接执行python3 setup.py install命令进行安装。
3. 使用brew安装：在终端中使用brew install命令进行安装。
4. 文件夹安装方法（setup）：在终端中进入安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install命令进行安装。
5. 在PyCharm上安装：在PyCharm中可以直接通过点击左下角的+号来安装第三方库，也可以在Preferences中进行安装。

相关问题

python 打包包括第三方包 一起打包

要在 Python 中打包包括第三方包，可以使用工具如 PyInstaller 或 PyOxidizer。这些工具可以将你的 Python 代码和依赖的第三方包一起打包成一个可执行文件。

PyInstaller 是一个常用的工具，它可以将 Python 代码打包成独立的可执行文件。安装 PyInstaller 后，你可以使用以下命令将你的代码和第三方包一起打包：

pyinstaller --onefile your_script.py

上述命令将会生成一个包含你的代码和所有依赖的可执行文件。如果你的代码中有一些特殊的依赖，你可能需要在打包之前使用 `--hidden-import` 参数来手动指定这些依赖。

另一个选择是使用 PyOxidizer，它是一个更高级的工具，可以将 Python 程序打包成一个独立的可执行文件或应用程序。你可以在 PyOxidizer 的文档中找到更多详细的使用方法和示例。

无论你选择使用哪个工具，记得在打包之前更新你的依赖列表，并测试打包后的可执行文件是否正常工作。

不使用Python的第三方包，实现pearson,spearman,kendall相关系数

在Python中，通常我们会使用像`scipy.stats`这样的第三方库来计算皮尔逊(Pearson)、斯皮尔曼(Spearmen)和肯德尔(Kendall)的相关系数。如果没有使用这些包，你可以手动编写函数来计算。以下是简化的版本：

**Pearson相关系数 (线性相关)**
Pearson相关系数衡量的是两个变量之间线性的关联程度，其公式为：

r = [nΣxy - ΣxΣy] / sqrt([nΣx^2 - (Σx)^2][nΣy^2 - (Σy)^2])

其中 `n` 是样本大小，`Σxy` 是所有数据点乘积之和，`Σx` 和 `Σy` 分别是一维数据的总和。

**斯皮尔曼等级相关 (非参数相关)**
对于非参数的斯皮尔曼等级相关，首先需要将数值数据转换为等级，然后用相同的方式来计算：
1. 对每个变量进行排序并分配等级（如1到n）
2. 计算等级之间的差分平方和 (`Dxx` 和 `Dyy`)
3. 计算等级差平方和(`Dxy`) 并除以样本大小减一
4. 使用公式 `rs = 1 - 6 * Dxy / (n(n^2 - 1))`

**肯德尔τ系数 (秩相关)**
Kendall's τ系数也基于排名，它测量了两个变量值排列顺序的一致性：
1. 对每对数据计算秩次差异，可以正负计数 (`dij`)
2. 求所有差异的绝对值的和(`S`)
3. 计算调整后的差异总数(`Tn = n*(n-1)/2 - S`)
4. τ = (12/Tn) * Σdij

要编写这样的函数，你需要处理的数据是两个列表或数组，并根据上述步骤进行计算。如果你需要具体的代码实现，我可以帮你提供。