معرفی شرکت ها


csr-0.5.0a1


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Compressed Sparse Row matrices for Python, with Numba API.
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل csr-0.5.0a1
نام csr
نسخه کتابخانه 0.5.0a1
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Michael Ekstrand <michaelekstrand@boisestate.edu>
ایمیل نویسنده michaelekstrand@boisestate.edu
آدرس صفحه اصلی https://csr.lenskit.org
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/csr/
مجوز -
# CSR Matrices for Python [![codecov](https://codecov.io/gh/lenskit/csr/branch/main/graph/badge.svg?token=6UQ4O8FCKK)](https://codecov.io/gh/lenskit/csr) This package provides an implementation of sparse matrices in compressed sparse row format for Python. Routines are implemented with Numba, and both the CSR data structure and most related matrix and vector operations can be used from Numba's nopython mode. Right now the feature set is very limited --- don't expect this to be a drop-in replacement for SciPy's sparse matrices. Some features we expect to develop as people take an interest in the package and contribute updates, but we also hope to keep a relatively tight scope. This package aims to provide efficient support for compressed sparse row matrices, with some routines that can also treat them as CSC matrices.


نیازمندی

مقدار نام
=0.51,<0.5 numba
=1.1 numpy
=1.2,< scipy
- flit
- keyring
- flake8
- rstcheck
- invoke
=0. lenskit-build-helpers
=202 sphinx-autobuild
= sphinx
- furo
- cffi
- notebook
- seaborn
- jupytext
=1. pandas
= pytest
=0. pytest-doctestplus
= pytest-benchmark
=2.1 pytest-cov
=6.3 hypothesis
= psutil


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>= 3.7 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl csr-0.5.0a1:

    pip install csr-0.5.0a1.whl


نصب پکیج tar.gz csr-0.5.0a1:

    pip install csr-0.5.0a1.tar.gz