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python_geohash-0.8.5-cp37-cp37m-windows_amd64

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简介:
Python Geohash是用于编码和解码地理坐标(经纬度)为短字符串的库。此版本适用于Windows 64位系统,使用CPython 3.7编译。 python_geohash-0.8.5-cp37-cp37m-win_amd64

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  • python_geohash-0.8.5-cp37-cp37m-windows_amd64
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    Python Geohash是用于编码和解码地理坐标(经纬度)为短字符串的库。此版本适用于Windows 64位系统,使用CPython 3.7编译。 python_geohash-0.8.5-cp37-cp37m-win_amd64
  • python_geohash-0.8.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl.zip
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    这是一款名为python_geohash的Python库,版本为0.8.5。它采用cp37编译环境,并且适用于64位Windows系统。此文件以zip格式封装,便于下载和安装使用。 这个文件是一个与Python相关的压缩包,特别提到了`geohash`库,它用于处理地理位置数据。版本号是0.8.5,表示这是一个特定的更新版本;而`cp37-cp37m`则表明该库适用于Python 3.7解释器(可能是多线程支持),最后的`win_amd64`说明了这是为Windows 64位系统设计的。文件格式是`.whl`,这是pip接受的一种安装格式。 压缩包内包含了使用说明文档和实际的Python geohash库文件,用户可以通过pip或其他方式将其安装到Python环境中。 **GeoHash知识点** GeoHash是一种基于地理坐标(经度和纬度)的技术,用于将地理位置转换为字符串形式。这种编码技术便于存储、查询以及比较位置信息。Python中的`geohash`库提供了对这一技术的支持,主要功能包括: - **编码与解码:** 将经纬度坐标转化为GeoHash字符串或反向操作。 - **范围查询:** 基于一个GeoHash字符串查找附近的其他地理位置。 - **边界计算:** 计算出一个GeoHash对应的空间边界,包括最小和最大的经纬度值。 - **距离计算:** 根据两个位置的GeoHash编码来估计它们之间的地理距离。 - **包含关系判断:** 判断一个区域是否完全位于另一个区域内。 在Python中使用`geohash`库首先需要通过pip安装该库,例如执行命令 `pip install python_geohash-0.8.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl`。之后就可以导入并利用相关功能进行地理位置数据处理了。 GeoHash技术广泛应用于地理信息系统(GIS)、地图服务、定位服务以及社交网络中的位置信息管理等场景,帮助开发者优化位置数据的存储和计算效率,并减少资源消耗。
  • scikit_learn-0.19.1-cp37-cp37m-windows_amd64
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    这是一段用于Windows 64位系统的Python scikit-learn库安装包描述,版本为0.19.1,适用于Python 3.7环境。 scikit_learn-0.19.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl适用于Python 3.7 Win64系统。
  • tensorflow-2.1.0-cp37-cp37m-windows_amd64.whl
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    这是一段用于Windows AMD64架构的Python包,提供TensorFlow 2.1.0版本的机器学习库,适用于Python 3.7环境。 GitHub 下载缓慢且经常失败。这里上传了文档供下载:tensorflow-2.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl。
  • tensorflow-2.0.2-cp37-cp37m-windows_amd64.whl
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    这是TensorFlow 2.0.2版本的一个Python安装包文件,适用于使用CPython 3.7编译环境的Windows 64位系统。 Python库是一系列预先编写的代码模块,旨在帮助开发者完成特定编程任务而无需从零开始编写代码。这些库提供了各种功能,包括数学运算、文件操作、数据分析及网络编程等。Python社区开发了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地扩展了Python的应用范围,涵盖了数据科学到Web开发等领域。正是由于拥有如此丰富的资源库,使得Python成为最受欢迎的编程语言之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的机会,并且还为经验丰富的开发者提供了一套强大的工具以高效率地完成复杂任务。 例如,在数据可视化领域内受到广泛欢迎的Matplotlib和Seaborn库就提供了大量的定制化图表及图形创建选项,帮助数据科学家与分析师在进行数据分析时更好地传达信息。
  • tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-windows_amd64.whl
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    这是一个专为Python 3.7版本编译的TensorFlow 2.0.0库文件,适用于Windows AMD64架构系统,帮助用户快速安装并利用该机器学习框架进行深度学习研究与开发。 解决“Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use AVX2”问题的方法适用于使用tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl(Windows CPU版 Python3.7)的用户。
  • Python_Geohash-0.8.5-cp39-cp39-win_amd64
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    这是一款名为Python Geohash的库的特定版本(0.8.5),适用于CPython 3.9环境下的Windows 64位系统,用于地理坐标编码与解码。 python_geohash-0.8.5-cp39-cp39-win_amd64
  • python_geohash-0.8.5-cp310-cp310-win_amd64.whl.zip_优化版
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    这是一款Python库geohash的特定版本(0.8.5)的Windows AMD64架构安装文件,适用于Python 3.10环境。 标题中的“python_geohash-0.8.5-cp310-cp310-win_amd64.whl.zip”是一个Python软件包的压缩文件,它包含了Python的Geohash库的一个版本。这个库主要用于地理位置编码和解码,采用Geohash算法将经纬度坐标转换为字符串以便存储和查询。Geohash是一种空间索引技术,通过分块并用短字符串表示空间区域,可以高效地进行地理数据的近似定位和范围查询。 描述与标题一致,表明该文件是针对Python 3.10版本的二进制轮子包(wheel package),并且适用于64位Windows操作系统。Python whl文件预编译为二进制格式,可以直接通过pip工具安装而无需编译源代码,这大大简化了依赖C扩展库的安装过程,并避免因环境不匹配导致的问题。 标签“whl”确认这是一个Python wheel包。Wheel是egg格式的替代品,旨在解决Python生态中的兼容性和效率问题。 压缩文件中包含名为“python_geohash-0.8.5-cp310-cp310-win_amd64.whl”的二进制轮子包以及一个“使用说明.txt”文档。前者是Geohash库的安装文件,后者则提供在Python环境中如何安装和使用的指导。 要使用这个软件包,请确保您的环境满足以下条件:运行Python 3.10版本且为64位Windows系统,并已安装pip工具。然后,在命令行中输入以下指令进行安装: ```bash pip install python_geohash-0.8.5-cp310-cp310-win_amd64.whl ``` 成功安装后,您可以导入Geohash库并使用其提供的功能,例如编码和解码经纬度坐标。示例代码如下: ```python import geohash # 编码地理坐标(以旧金山为例) geohash.encode(37.7749, -122.4194) # 解码Geohash字符串,返回一个包含解码后经纬度的元组 geohash.decode(9q6cm) ``` “使用说明.txt”文件会提供更详细的示例和注意事项,例如错误处理、性能优化等。在实际应用中,Geohash常用于地图应用程序、位置服务以及地理数据索引与搜索等领域,掌握其用法有助于提高处理地理信息的效率和准确性。
  • opencv_python-4.5.3.56-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl.zip
    优质
    这是一份针对Python 3.7版本在Linux ARMv7l架构下的OpenCV库安装文件,适用于需要进行计算机视觉处理的开发者。 配置树莓派32位ARM7L系统以安装OpenCV4.5.3环境。
  • PycURL 7.43.1 (cp37-cp37m-win_amd64)
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    PycURL 7.43.1 是一个适用于CPython 3.7 版本的Windows AMD64架构的Python绑定库,用于libcurl,支持高效的HTTP数据传输和客户端网络编程。 PycURL-7.43.1-cp37-cp37m-win_amd64 是 PycURL 的一个版本。PycURL 是 Python 语言与 libcurl 库之间的接口,可以用于从 Python 程序中通过 URL 获取对象,类似于 urllib 模块的功能。PycURL 成熟、快速,并支持大量特性。