安装指南:numpy-1.21.6-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl.zip
版权申诉
197 浏览量
更新于2024-10-17
收藏 11.56MB ZIP 举报
资源摘要信息: "numpy-1.21.6-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl.zip"
知识点:
1. 文件类型和格式:
- .whl文件是Python的wheel包文件,它是Python包的分发格式,用于替代传统的源代码包和egg包。
- .zip是压缩文件格式,.whl.zip表明该文件是一个wheel包文件被压缩成zip格式。
2. Numpy版本:
- 版本号1.21.6指的是这是Numpy库的特定版本,版本号中的三个数字分别代表主版本号、次版本号和修订号。
3. Python版本兼容性:
- cp37表示该wheel文件是为Python 3.7版本设计的。"cp"代表CPython,它是Python的官方和标准实现版本。
- cp37m表示该包支持Python 3.7版本,并且是多架构编译的,意味着它可以在不同硬件架构上运行。
4. 系统平台标识:
- linux_armv7l表示这个wheel包是为运行在ARM架构的Linux系统设计的,具体针对的是ARMv7架构(也称为ARM Cortex-A系列)。"l"后缀通常表示这是一个32位的小端架构。
5. 文件名称组成:
- numpy-1.21.6-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl是核心的wheel文件名,直接指明了包的名称(numpy)、版本号(1.21.6)、Python版本(cp37, cp37m)和目标平台(linux_armv7l)。
- 使用说明.txt是一个包含该软件包安装和使用指南的文本文件,对于用户来说,这是一个重要的参考文件,可以帮助用户了解如何正确安装和使用该Numpy包。
6. 安装方式:
- 要安装这个wheel文件,首先需要将其解压缩,然后在命令行中使用pip工具进行安装。例如,用户可以使用以下命令来安装这个包(假设文件路径为当前目录):
```
pip install numpy-1.21.6-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
```
- 在安装之前,建议检查文件是否完整无误,并确认该版本的Numpy与用户系统中的其他库兼容。
7. Numpy库概述:
- Numpy是Python编程语言的一个开源库,它提供了多维数组对象以及处理这些数组的工具。Numpy广泛应用于科学计算领域,因为它可以有效地对大型数组和矩阵进行操作。
- Numpy的许多操作都比纯Python代码更快,因为它在底层使用C语言编写,并对数组操作进行了优化。
- Numpy是许多其他科学计算Python包(如SciPy、Matplotlib、Pandas等)的基础。
8. 发布和版本控制:
- 此文件作为Numpy库的发布版本之一,由官方或其他第三方维护者创建并提供下载。文件的版本号可以反映该库的开发进度和历史。
- 开发者会定期更新Numpy库以修复bug、改进性能和添加新功能。用户应当关注官方发布的版本更新信息,以获取最新的功能和安全修复。
通过以上内容,可以了解此wheel包文件的重要细节,以及Numpy库的基础知识。对于需要在ARM架构的Linux设备上使用Numpy进行科学计算的开发者来说,这些信息尤为重要。
2014-08-14 上传
2020-04-07 上传
2023-11-26 上传
2023-11-26 上传
生活家小毛.
- 粉丝: 6035
- 资源: 7290
最新资源
- 基于Python和Opencv的车牌识别系统实现
- 我的代码小部件库:统计、MySQL操作与树结构功能
- React初学者入门指南:快速构建并部署你的第一个应用
- Oddish:夜潜CSGO皮肤,智能爬虫技术解析
- 利用REST HaProxy实现haproxy.cfg配置的HTTP接口化
- LeetCode用例构造实践:CMake和GoogleTest的应用
- 快速搭建vulhub靶场:简化docker-compose与vulhub-master下载
- 天秤座术语表:glossariolibras项目安装与使用指南
- 从Vercel到Firebase的全栈Amazon克隆项目指南
- ANU PK大楼Studio 1的3D声效和Ambisonic技术体验
- C#实现的鼠标事件功能演示
- 掌握DP-10:LeetCode超级掉蛋与爆破气球
- C与SDL开发的游戏如何编译至WebAssembly平台
- CastorDOC开源应用程序:文档管理功能与Alfresco集成
- LeetCode用例构造与计算机科学基础:数据结构与设计模式
- 通过travis-nightly-builder实现自动化API与Rake任务构建