Anaconda 环境安装包 Numpy-Base答案

【问题标题】：Anaconda Environment Installing Packages Numpy-BaseAnaconda 环境安装包 Numpy-Base
【发布时间】：2018-11-14 21:23:13
【问题描述】：

在安装了几个包并使用conda install 更新TensorFlow 包后，运行命令conda list 时，我看到有两个numpy 包：

问题：

【问题讨论】：

这似乎是 Anaconda 在构建软件包时所做的拆分。不知道他们为什么这样做
嘿@darthbith，你说的“分裂”是什么意思？拆分为将原始 numpy-package 拆分为两部分，以便例如包“numpy-base”可能总是包含相同的内容，因为它是稳定的代码而不会更新/更改，而一旦 numpy 的开发人员发布新版本，包“numpy”实际上包含所有更新/更改？
通过拆分，我的意思是看起来他们将一些包放在numpy-base 中，而其余的放在numpy 包中。我不确定拆分到底是什么，或者为什么这样做，或者什么代码在哪里。对不起！你可以在他们的 Github 存储库上提出问题，询问为什么会这样：github.com/ContinuumIO/anaconda-issues/issues
感谢您的澄清！

【解决方案1】：

numpy，这里是元包的示例，而numpy-base 是原始的 numpy 库包。

当 conda 包仅用于元数据并且不包含任何文件时，它被称为元包。元包可能包含对几个核心、低级库的依赖关系，并且可以包含指向在执行时自动下载的软件文件的链接。元包用于捕获元数据并使复杂的包规范更简单。

conda包的结构如下，元包只包含info文件夹。

.
├── bin
│   └── f2py
├── info
│   ├── LICENSE.txt
│   ├── files
│   ├── index.json
│   ├── paths.json
│   └── recipe
└── lib
    └── python3.x

如果您查看numpy 的meta.yaml 文件，它实际上有一个评论说

numpy 是一个元包，可能包含 mkl_fft 和 mkl_random，这两者都需要 numpy-base 来构建。

阅读更多关于conda packages的信息。

【讨论】：