资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：PyMuPDF-1.18.14-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

以 python 库的形式实现 NSGA-II 算法。 该实现可用于解决多变量（多于一维）多目标优化问题。目标和维度的数量不受限制。一些关键算子被选为：二元锦标赛选择、模拟二元交叉和多项式变异。请注意，我们并不是从头开始，而是修改了wreszelewski/nsga2的源代码。我们非常感谢 Wojciech Reszelewski 和 Kamil Mielnik - 这个原始版本的作者。修改了以下项目： 修正拥挤距离公式。 修改代码的某些部分以适用于任意数量的目标和维度。 将选择运算符修改为锦标赛选择。 将交叉运算符更改为模拟二元交叉。 将变异算子更改为多项式变异。 用法 班级问题 在question.py中定义。 用于定义多目标问题。 论据： objectives：函数列表，表示目标函数。 num_of_variables: 一个整数，代表变量的个数。 variables_range：两个元素的元组列表，表示每个变量的下限和上限。 same_range: 一个布尔参数，默认 = False。如果为真，则所有变量的范围都相同（这种情况下variables_range只有一个

python库，解压后可用。 资源全名：netCDF4-1.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

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python库参考手册五年前我偶然遇到了 Python, 开始了我的 Python 之旅, 我花费了大量的时间在 comp.lang.python 新闻组里回答问题. 也许某个人发现一个模块正是他想要的, 但是却不知道如何使用它. 也许某个人为他的任务挑选的不合适的模块. 也许某个人已经厌倦了发明新轮子. 大多时候, 一个简短的例子要比一份手册文档更有帮助. 本书是超过3,000个新闻组讨论的精华部分, 当然也有很多的新脚本, 为了涵盖标准库的每个角落. 我尽力使得每个脚本都易于理解, 易于重用代码. 我有意缩短注释的长度, 如果你想更深入地了解背景, 那么你可以参阅每个 Python 发布中的参考手册. 本书的重要之处在于范例代码. 我们欢迎任何评论, 建议, 以及 bug 报告, 请将它们发送到 fredrik@pythonware.com. 我将阅读尽我所能阅读所有的邮件, 但可能回复不是那么及时. 本书的相关更新内容以及其他信息请访问 http://www.pythonware.com/people/fredrik/librarybook.htm

资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：pyzmq-18.1.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

主要介绍了如何不用安装python就能在.NET里调用Python库,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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