@ai-ecoverse/py-numpy

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2.5.4-4发布于 2026/10/21BSD-3-Clause构建来源已验证近 30 天下载 8439

NumPy, the fundamental package for array computing in Python.

原始使用文档

@ai-ecoverse/py-numpy

NumPy 2.5.4 for slicc WASIX CPython 3.15 (cp315-wasix_wasm32 side modules). Since the Python 3.15 flip (homescoop#761) this is latest; the cp314 builds stay on npm by exact version (release notes).

  • Build: in homescoop's CI from the PyPI sdist, with Cython 3.3.0 and numpy's vendored meson, using wasixcc PIC side modules (sysroot-ehpic, wasix-sysroot 2025.9.30-38). The C++ headers are the sysroot's.
  • OpenBLAS: @ai-ecoverse/wasix-openblas 0.3.34-1, linked statically into _multiarray_umath, _umath_linalg and lapack_lite (OpenBLAS with its C LAPACK, single-threaded). Since 2.5.4-3; before, a 0.3.28 build inside this package.
  • Python range: >=3.15.0-1 <3.15.1.
  • numpy.linalg: raises LinAlgError for a failed factorisation (homescoop#1082).
  • Commands: numpy-config (--version, --cflags) and f2py are on PATH, as launchers for numpy's console scripts (homescoop#1405). f2py can't build an extension in slicc, since there is no Fortran compiler.
  • Notices: THIRD-PARTY-NOTICES.md carries OpenBLAS's, LAPACK's and GotoBLAS2's licences and those of the code numpy vendors (libdivide, pocketfft, Highway, the numpy.random generators).

On wasm32

  • The default integer is int32 (homescoop#1093). wasm32 is a 32-bit platform, so np.intp is 4 bytes and np.arange(3) or np.array([1]) are int32 (desktop: int64). Their sums wrap at 2**31, and a CSV round trip in pandas comes back as int64. Pass dtype=np.int64 where it matters.
  • No floating-point error reporting (homescoop#1081). WebAssembly has no FP status flags, so 1.0/0, np.sqrt(-1) and overflows give the right inf/nan but no RuntimeWarning, and np.errstate(all="raise") doesn't raise FloatingPointError. np.linalg still raises LinAlgError.

版本与发布记录

@ai-ecoverse/py-numpy 共发布 16 个版本,首次发布于 2026/09/30;过去 12 个月发布了 16 个版本。最新版本附带 npm provenance 构建来源证明,可追溯到公开的 CI 构建记录。

版本发布日期距今
2.5.4-4latest2026/10/2115 天前
2.5.4-32026/10/2016 天前
2.5.4-22026/10/2017 天前
2.5.4-12026/10/1918 天前
2.3.2-122026/10/1918 天前
2.3.2-112026/10/1819 天前

关于 @ai-ecoverse/py-numpy 的常见问题

@ai-ecoverse/py-numpy 是什么?

NumPy, the fundamental package for array computing in Python.

如何安装 @ai-ecoverse/py-numpy?

在项目目录运行 npm install @ai-ecoverse/py-numpy,或使用 pnpm add / yarn add / bun add。

@ai-ecoverse/py-numpy 支持 TypeScript 吗?

该包的 package.json 没有声明类型入口。需要类型提示时,可以在 npm 上查找社区维护的 @types/ai-ecoverse__py-numpy 是否存在。

@ai-ecoverse/py-numpy 可以商用吗?

@ai-ecoverse/py-numpy 使用 BSD-3-Clause 许可。宽松许可:允许商业使用、修改和再分发,通常只需在分发时保留原版权与许可声明。另外不得用原作者名义为衍生产品背书。以上为概括,不构成法律意见,请以许可原文为准。

@ai-ecoverse/py-numpy 的下载量有多少?

根据 npm 官方下载统计,@ai-ecoverse/py-numpy 在 2026/10/05 – 2026/11/03 这 30 天内被下载 8,439 次,日均约 281 次。下载量会把 CI 构建、镜像同步和作为其他包依赖的安装一并计入,适合横向比较热度,不能直接等同于使用人数。

@ai-ecoverse/py-numpy 还在维护吗?

最新版本 2.5.4-4 发布于 2026/10/21(15 天前);至今共发布 16 个版本,其中过去 12 个月发布了 16 个;首次发布于 2026/09/30。发布频率只是参考信号:功能稳定的工具可能很少需要更新,建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。