通过Pip安装TensorClus遇依赖版本冲突问题求助

执行pip install TensorClus时遇到依赖版本报错，明明已安装更高版本的numpy（1.22.1）和pandas（1.2.4），却被要求安装numpy 1.18.3和pandas 1.0.3，结合你使用Python3.9的情况，可能的原因有这些：

• TensorClus的依赖声明过于严格：该库的包配置文件（如setup.py或pyproject.toml）里，把numpy和pandas的版本约束写死成了旧版本（比如==1.18.3），或者限定了版本上限（比如<=1.18.3），哪怕高版本的numpy/pandas实际兼容，pip也会严格遵循依赖约束报错。
• Python版本适配问题：TensorClus可能是针对Python3.8及更早版本开发的，其依赖声明未更新适配Python3.9，pip会默认认为高版本的numpy/pandas和Python3.9不兼容，因此强制要求安装旧版本。
• 环境不一致：你用pip show查询的是全局Python环境（或某个虚拟环境）的包版本，但执行pip install TensorClus时用的是另一个虚拟环境，两个环境里的numpy/pandas版本不统一。
• pip缓存干扰：pip缓存了之前的依赖解析结果，导致它没有重新检测当前环境的包版本，依然沿用旧的依赖要求。

注：同事已找到解决方案，明日将分享具体方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jared Greathouse