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Python3.6专用numpy+mkl安装包下载指南

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下载需积分: 13 | 196.57MB | 更新于2025-05-25 | 143 浏览量 | 2 下载量 举报 收藏
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根据给定文件信息,我们可以从中提取出以下知识点: 1. **NumPy 库**: NumPy 是一个开源的 Python 库,广泛用于科学计算领域,它支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供了大量的数学函数库。NumPy 的设计目的是在保持向量化运算速度的同时,提供一个易于使用的、功能丰富的高性能科学计算接口。 2. **版本号 1.16.0**: 该文件对应 NumPy 的 1.16.0 版本。版本号说明了这个安装包的具体内容以及它所属的软件版本,对于依赖管理和功能回溯是很重要的。一般而言,版本号由主版本号、次版本号和修订号三部分组成,比如“主版本号.次版本号.修订号”,每个部分递增,分别代表着基础架构的改变、新特性的添加以及bug的修复。 3. **带有 MKL 的扩展**: 标题中的“+mkl”表示这个 NumPy 安装包集成了 Intel MKL(Math Kernel Library)。MKL 是一个经过优化的数学计算库,能够提供高性能的线性代数、快速傅里叶变换以及一些其他数学运算的功能。因为其内部优化了线程和性能,所以集成 MKL 的 NumPy 版本通常在 Intel 或 AMD 处理器上运行更快。这对于那些需要大量计算密集型运算的科学应用来说非常重要。 4. **兼容 Python 3.6**: 文件标题中提到“cp36”,意味着这个版本的 NumPy 是为 Python 3.6 版本编译和优化的。Python 3.6 是 Python 编程语言的一个版本,于 2016 年发布,提供了诸多的新特性和改进,比如格式化字符串字面量、字典合并和更新操作符等。确保所用的 Python 版本与 NumPy 版本兼容对于避免潜在的运行错误和兼容性问题是必须的。 5. **操作系统的指定**: “win_amd64”这部分指的是这个安装包是为 64 位 Windows 操作系统(AMD 架构)制作的。这表明了这个安装包在其他操作系统或不同架构的 Windows 系统上无法使用。安装时需要确认自己的系统环境与之匹配,以保证顺利安装和使用。 6. **文件类型说明**: 在提供的信息中,“.rar”是一个压缩文件的扩展名,通常用于压缩数据,而“.whl”是 Python 的 wheel 文件格式,它是一个打包的 Python 分发包格式,旨在快速和简单地安装 Python 模块。与传统的 egg 文件相比,wheel 文件避免了运行时构建,可以提升安装速度并减少安装过程中可能遇到的问题。 7. **安装方法**: 描述中提到通过命令行工具(cmd)进行安装操作,具体命令可能涉及在 Windows 的命令提示符(cmd.exe)下执行像“pip install numpy-1.16.0+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl”这样的命令,以此来安装这个 wheel 文件。pip 是一个用来安装和管理 Python 包的命令行工具。 综上所述,标题、描述和标签共同提供了安装包的详细信息,包括它所对应的库版本、适用的 Python 版本、集成的数学库,以及操作系统的要求。而文件名称列表则提供了实际的文件名,用户据此可以知道如何在自己的计算机上定位和处理安装包。

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(ostrack_win) D:\anaconda\OSTrack-main>conda env create -f ostrack_cuda113_env.yaml Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed ResolvePackageNotFound: - gmp==6.2.1=h58526e2_0 - ca-certificates==2022.3.29=h06a4308_0 - cudatoolkit==11.3.1=h2bc3f7f_2 - certifi==2021.10.8=py38h578d9bd_2 - sqlite==3.38.2=hc218d9a_0 - torchvision==0.11.0=py38_cu113 - python_abi==3.8=2_cp38 - freetype==2.10.4=h0708190_1 - openssl==1.1.1n=h7f8727e_0 - nettle==3.6=he412f7d_0 - pip==21.2.4=py38h06a4308_0 - pillow==6.2.1=py38h6b7be26_0 - libiconv==1.16=h516909a_0 - openh264==2.1.1=h780b84a_0 - libgcc-ng==9.3.0=h5101ec6_17 - _openmp_mutex==4.5=1_gnu - mkl-service==2.4.0=py38h497a2fe_0 - zlib==1.2.11=h7f8727e_4 - ncurses==6.3=h7f8727e_2 - readline==8.1.2=h7f8727e_1 - intel-openmp==2021.4.0=h06a4308_3561 - mkl_random==1.2.2=py38h1abd341_0 - tk==8.6.11=h1ccaba5_0 - numpy==1.21.2=py38h20f2e39_0 - numpy-base==1.21.2=py38h79a1101_0 - gnutls==3.6.13=h85f3911_1 - typing_extensions==4.1.1=pyha770c72_0 - python==3.8.13=h12debd9_0 - libuv==1.40.0=h7b6447c_0 - lz4-c==1.9.3=h9c3ff4c_1 - libgomp==9.3.0=h5101ec6_17 - torchaudio==0.10.0=py38_cu113 - libpng==1.6.37=h21135ba_2 - mkl==2021.4.0=h06a4308_640 - setuptools==58.0.4=py38h06a4308_0 - xz==5.2.5=h7b6447c_0 - libtiff==4.0.10=hc3755c2_1005 - ffmpeg==4.3=hf484d3e_0 - bzip2==1.0.8=h7f98852_4 - jpeg==9d=h7f8727e_0 - olefile==0.46=pyh9f0ad1d_1 - six==1.16.0=pyh6c4a22f_0 - pytorch-mutex==1.0=cuda - libstdcxx-ng==9.3.0=hd4cf53a_17 - zstd==1.4.9=ha95c52a_0 - lame==3.100=h7f98852_1001 - pytorch==1.10.0=py3.8_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 - libffi==3.3=he6710b0_2 - mkl_fft==1.3.1=py38hd3c417c_0