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numpy-1.19.5-vanilla-cp36-cp36m-win_amd64.zip

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简介:
这是一个适用于Windows 10 64位系统的Python numpy库压缩包文件,版本为1.19.5,兼容Python 3.6版本。下载后解压即可使用。 适用平台:Windows x64 文件格式:whl 安装方式:切换到 whl 文件所在的路径,执行 pip install [whl 文件名] 命令进行安装。

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  • numpy-1.19.5-vanilla-cp36-cp36m-win_amd64.zip
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    这是一个适用于Windows 10 64位系统的Python numpy库压缩包文件,版本为1.19.5,兼容Python 3.6版本。下载后解压即可使用。 适用平台:Windows x64 文件格式:whl 安装方式:切换到 whl 文件所在的路径,执行 pip install [whl 文件名] 命令进行安装。
  • numpy-1.12.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.zip
    优质
    这是一个针对Windows 10 64位系统的Python numpy库压缩文件,版本为1.12.1+mkl,适用于Python 3.6版本。包含数学和算法功能,优化了科学计算性能。 Python 3.6 版本对应的 numpy+mkl 的版本是 numpy‑1.12.1+mkl‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl。
  • numpy-1.19.2-cp36-cp36m-win_amd64-wheel
    优质
    这是一个针对Python 3.6版本的NumPy库的二进制安装包,具体版本为1.19.2,适用于64位Windows系统的AMD和Intel处理器。 Python的numpy库支持Python 3.6版本。Numpy是一个用于科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,并且通常与Scipy和matplotlib一起使用。虽然列表已经提供了一种类似于矩阵的表现形式,但numpy为用户提供了更多的函数选择。如果你之前接触过matlab或scilab的话,学习numpy会相对容易一些。
  • numpy-1.16.2-cp36-cp36m-win_amd64-wheel
    优质
    这是一个针对Windows 64位系统的NumPy库安装包,适用于Python 3.6版本,能够高效处理大规模多维数组运算。 请提供您需要我帮助处理的关于py依赖包的具体内容或文本,以便我可以进行相应的改写工作。这样我能更准确地帮到你。
  • arm 64位 python3.6 numpy-1.19.5-cp36-cp36m-manylinux2014_aarch64.w...
    优质
    这是一个针对ARM 64位架构优化的Python NumPy库安装包,适用于Python 3.6版本,在多Linux系统上兼容性良好。 arm 64位 python36 numpy-1.19.5-cp36-cp36m-manylinux2014_aarch64.whl
  • numpy-1.19.5+mkl-cp38-win_amd64.whl
    优质
    这是一个专为Windows 10(64位)系统设计的Python NumPy库二进制文件,版本号为1.19.5,适用于Python 3.8环境,并集成了Intel MKL以加速数学计算。 numpy-1.19.5+mkl-cp38-cp38-win_amd64.whl文件由于从官网下载速度较慢,现提供此版本的下载。该文件适用于Python 3.8,并可通过pip进行安装。
  • numpy-1.19.5+mkl-cp39-win_amd64.whl
    优质
    这是一份专为Windows 10/11 64位系统设计的NumPy库安装文件,适用于Python 3.9版本,包含Intel MKL优化加速。 numpy-1.19.5+mkl-cp39-cp39-win_amd64.whl由于从官网下载文件较慢,因此提供此文件的下载链接。本段落件适用于Python 3.9版本,并且可以通过pip进行安装。
  • numpy-1.19.5-cp*-cp*-win_amd64.rar
    优质
    这是一款针对Windows AMD64架构的操作系统的NumPy 1.19.5软件包压缩文件,支持Python环境下的科学计算。 使用 `python --version` 命令查看已安装的 Python 版本,并选择与该版本对应的离线安装包来安装 numpy。可选的安装包包括: - numpy-1.19.5-cp36-cp36m-win_amd64.whl - numpy-1.19.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl - numpy-1.19.5-cp38-cp38m-win_amd64.whl - numpy-1.19.5-cp39-cp39m-win_amd64.whl