安装Python3.7.3版本的scikit-learn依赖包指南

资源摘要信息:"python3.7.3-win64-skitlearn依赖安装包" 标题中提到的是一个特定版本的Python库安装包，即在Windows 64位操作系统上针对Python 3.7.3版本的scikit-learn库及相关依赖包的安装包。scikit-learn是一个强大的机器学习库，广泛用于数据挖掘和数据分析，在科学研究和工业应用中都有广泛的应用。它提供了许多用于分类、回归和聚类的算法，同时与NumPy和SciPy等科学计算库紧密集成。 描述部分提到了两种安装方法：使用pip命令行工具直接安装，以及从特定的网站下载安装包进行安装。这里提到的网站是一个由Gohlke教授维护的Python库的Windows二进制安装包集合，包含了大量科学计算和数据分析领域的Python库的预编译版本，这对于没有编译环境的用户来说非常方便，因为可以直接下载安装而无需自行编译。 标签“软件/插件”表明这些资源是一系列的软件工具或插件，通过安装这些工具或插件可以扩展Python的功能。 在压缩包子文件的文件名称列表中，我们可以看到三个具体的安装文件名，它们分别是： 1. scikit_learn-1.0.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl：这是scikit-learn库的wheel安装包，适用于Python 3.7的64位Windows系统。其中cp37表示这个安装包是为CPython 3.7版本构建的，cp37m表示它支持多线程，win_amd64表示它适用于AMD64架构的Windows系统。 2. joblib-0.16.0-py3-none-any.whl：joblib是一个用于轻松处理并行计算和大型数据集的库，它可以帮助用户在不使用多线程和多进程的情况下简化并行处理的过程。该文件是一个轮子（wheel）格式的安装包，适用于所有版本的Python 3。 3. threadpoolctl-3.1.0-py3-none-any.whl：threadpoolctl库允许用户控制底层线程池使用的库，比如OpenBLAS、MKL或者Intel TBB，这对于管理和优化线程池资源的使用非常有用。这个安装包同样是wheel格式，适用于所有版本的Python 3。 了解这些信息之后，我们可以进行如下操作来安装这些库： 1. 使用pip命令安装scikit-learn： 打开命令行工具，输入以下命令： ``` pip install scikit-learn ``` 如果需要指定版本，可以使用如下命令： ``` pip install scikit-learn==1.0.2 ``` 2. 手动安装wheel格式的安装包： 下载对应的wheel文件后，可以在命令行中使用pip命令安装： ``` pip install scikit_learn-1.0.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip install joblib-0.16.0-py3-none-any.whl pip install threadpoolctl-3.1.0-py3-none-any.whl ``` 安装过程中，pip工具会自动处理依赖关系，安装这些库所需的其他依赖包。 以上步骤能够帮助用户在Python 3.7.3的环境中成功安装scikit-learn库及其依赖的joblib和threadpoolctl库，为后续的数据分析和机器学习任务做好准备。