Python supervenn库-0.3.0版本文件发布

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0 下载量 118 浏览量 更新于2024-10-29 收藏 19KB ZIP 举报
Python是一种广泛使用的高级编程语言,它以其可读性和简洁的语法而受到众多开发者的喜爱。作为一种动态类型、解释型语言,Python支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python语言自1991年问世以来,已经发展成为一个功能强大的编程语言,并广泛应用于Web开发、科学计算、人工智能、数据分析、自动化脚本编写等多个领域。 Python库是Python编程语言中用于扩展语言特性的代码集合,它们可以提供额外的功能模块,使得开发者能够更方便地解决特定问题,避免重复发明轮子。库通常是经过打包的文件,可以在安装后直接在Python环境中使用。在Python社区中,库的管理和分发依赖于包管理工具,如pip。通过pip,开发者可以轻松地安装和更新各种第三方Python库。 本文件中提到的“supervenn-0.3.0-py3-none-any.whl”是一个Python库的安装包文件。在Python中,包(Package)可以视为模块的集合,而模块是包含Python代码的文件。该安装包遵循wheel格式(文件后缀为.whl),wheel是一种Python的分发格式,旨在加速Python模块的安装过程。与源代码分发(.egg文件)不同,wheel是一种预构建的分发格式,它允许开发者直接安装预编译的Python包,而无需通过Python的setup.py编译过程。"py3-none-any"指的是该包兼容Python 3版本,并且可以在任何平台上安装(any),不依赖于特定的操作系统(none)。 在Python库supervenn-0.3.0中,“supervenn”是一个专门用于绘制韦恩图(Venn Diagram)的库,它支持绘制多组(最多10组)的韦恩图,这是数据科学中常用的一种图形化数据表示方法。韦恩图是一种用于展示集合之间关系的图形,通过圆形(或其他形状)之间的重叠部分展示不同集合中元素的共同点和差异。supervenn库提供了丰富的定制选项,允许用户自定义颜色、标签、字体大小等,从而创建出既准确又具有高视觉吸引力的图形。 在数据可视化领域,supervenn库可以用于各种场景,如生物学中基因表达的比较、市场研究中消费者偏好的分析等。它能够帮助用户直观地理解数据之间的关系,尤其是在处理包含大量集合和子集的情况下,supervenn能够提供比传统二组或三组韦恩图更为丰富的信息展示。 综合来看,supervenn-0.3.0-py3-none-any.whl作为Python的一个轮子文件,是数据科学家和分析师工具箱中的一个重要组件。它不仅体现了Python丰富的第三方库生态,也展示了在数据可视化领域的具体应用。通过本库,用户可以轻松地创建复杂的多组韦恩图,以更好地服务于数据分析和研究的需求。

Collecting face_recognition Using cached face_recognition-1.3.0-py2.py3-none-any.whl (15 kB) Requirement already satisfied: Pillow in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (9.4.0) Requirement already satisfied: face-recognition-models>=0.3.0 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (0.3.0) Collecting dlib>=19.7 Using cached dlib-19.24.1.tar.gz (3.2 MB) Preparing metadata (setup.py) ... done Requirement already satisfied: Click>=6.0 in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (8.1.3) Requirement already satisfied: numpy in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from face_recognition) (1.24.2) Requirement already satisfied: colorama in d:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages (from Click>=6.0->face_recognition) (0.4.6) Building wheels for collected packages: dlib Building wheel for dlib (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py bdist_wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [7 lines of output] running bdist_wheel running build running build_py running build_ext ERROR: CMake must be installed to build dlib [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for dlib Running setup.py clean for dlib Failed to build dlib Installing collected packages: dlib, face_recognition Running setup.py install for dlib ... error error: subprocess-exited-with-error × Running setup.py install for dlib did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [9 lines of output] running install D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\setuptools\command\install.py:34: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated. Use build and pip and other standards-based tools. warnings.warn( running build running build_py running build_ext ERROR: CMake must be installed to build dlib [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: legacy-install-failure × Encountered error while trying to install package. ╰─> dlib note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for output from the failure.

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