PyPI官网下载|mud-0.0.20.tar.gz资源-CSDN文库

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60 浏览量 2022-01-13 10:09:57 上传评论收藏 11KB GZ 举报

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标题 "PyPI 官网下载 | mud-0.0.20.tar.gz" 提到的是一个在 Python 的软件包索引平台 PyPI（Python Package Index）上发布的软件包。这个包名为 "mud"，版本号是 0.0.20，并且是以 `.tar.gz` 格式压缩的。这种格式是 Linux 和 Unix 系统中常见的归档和压缩方式，它结合了 `tar` （归档工具）和 `gzip` （压缩工具）的功能，用于打包并压缩多个文件或目录。描述中的 "资源来自pypi官网" 表明这个软件包是通过官方渠道获取的，确保了其来源的可靠性和安全性。PyPI 是 Python 开发者发布自己创建的库或工具的地方，用户可以通过它方便地安装和管理所需的 Python 库。标签 "Python库" 指出这个 `mud-0.0.20.tar.gz` 文件是一个 Python 模块或者库，可能是为了扩展 Python 的功能或提供特定的服务。Python 库通常包含一系列函数、类或其他 Python 对象，可供其他 Python 代码引用和使用。关于压缩包子文件的文件名称列表，只有一个条目 "mud-0.0.20"，这可能是解压后得到的顶级目录名，通常包含 `setup.py` 文件，这是 Python 包的标准安装脚本，用于构建、测试和安装包。除此之外，可能还会有 `MANIFEST.in`（定义打包时应包含的文件），`LICENSE`（许可协议），`README`（项目介绍），`requirements.txt`（依赖项列表），源代码文件（如 `.py`），以及测试、文档等其他相关文件。在安装这个 Python 包时，开发者通常会使用 `pip` 工具，命令可能是： ```bash pip install mud-0.0.20.tar.gz ``` 这会自动处理解压、编译（如果必要）和安装过程。`pip` 会查找 `setup.py` 并执行其中的指令来完成包的安装。 Python 开发者社区广泛使用 PyPI，因为它简化了库的分发和安装流程。`mud` 库的具体用途可能包括游戏开发（考虑到 "mud" 通常指多用户地下城游戏），文本处理，或者任何开发者选择的特定功能。不过，没有更详细的信息，无法确切知道这个库的功能。 "PyPI 官网下载 | mud-0.0.20.tar.gz" 提供了一个开源的 Python 库，可以通过标准的 Python 包管理工具进行安装和使用，它代表了 Python 社区的开放源代码文化，为开发者提供了丰富的资源和工具来扩展他们的项目。

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mud-0.0.20.tar.gz （24个子文件）

mud-0.0.20

MANIFEST.in 88B

PKG-INFO 2KB

AUTHORS.rst 91B

tests

test_norm.py 3KB

test_funs.py 2KB

conftest.py 224B

test_util.py 1KB

src

mud

funs.py 10KB

util.py 3KB

__init__.py 425B

plot.py 2KB

norm.py 2KB

base.py 5KB

mud.egg-info

PKG-INFO 2KB

requires.txt 58B

not-zip-safe 1B

SOURCES.txt 437B

top_level.txt 4B

dependency_links.txt 1B

setup.cfg 1KB

setup.py 567B

CHANGELOG.rst 128B

README.md 1KB

LICENSE.txt 1KB

[![Build Status](https://travis-ci.com/mathematicalmichael/mud.svg?branch=master)](https://travis-ci.com/mathematicalmichael/mud) [![codecov](https://codecov.io/gh/mathematicalmichael/mud/branch/master/graph/badge.svg?token=HT880PYHPG)](https://codecov.io/gh/mathematicalmichael/mud) [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/mud.svg)](https://badge.fury.io/py/mud) # MUD Analytical solutions and some associated utility functions for computing maximal updated density points for Data-Consistent Inversion. ## Description Maximal Updated Density Points are the values which maximize an updated density, analogous to how a MAP (Maximum A-Posteriori) point maximizes a posterior density from Bayesian inversion. Updated densities differ from posteriors in that they are the solution to a different problem which seeks to match the push-forward of the updated density to a specified observed distribution. More about the differences here... What does this package include? ## Note This project has been set up using PyScaffold 3.2.3. For details and usage information on PyScaffold see https://pyscaffold.org/.

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