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当作~1.0对待,只能增加小版本,不能增加主版本。
折音号 ^
^操作符的行为跟Semantic Versioning有比较大的关联,它允许升级版本到安全的版本。例如,^1.2.3相当于>=1.2.3 <2.0.0,因为在2.0版本前的版本应该都没有兼容性的问题。而对于1.0之前的版本,这种约束方式也考虑到了安全问题,例如^0.3会被当作>=0.3.0 <0.4.0对待。
例子:^1.2.3
版本稳定性
如果你没有显式的指定版本的稳定性,Composer会根据使用的操作符,默认在内部指定为-dev或者-stable。例如:
| 约束 | 内部约束 |
|---|
1.2.3 | =1.2.3.0-stable |
>1.2 | >1.2.0.0-stable |
>=1.2 | >=1.2.0.0-dev |
>=1.2-stable | >=1.2.0.0-stable |
<1.3 | <1.3.0.0-dev |
<=1.3 | <=1.3.0.0-stable |
1 - 2 | >=1.0.0.0-dev <3.0.0.0-dev |
~1.3 | >=1.3.0.0-dev <2.0.0.0-dev |
1.4.* | >=1.4.0.0-dev <1.5.0.0-dev |
例子:
1.0 - 2.0
如果你想指定版本只要稳定版本,你可以在版本后面添加后缀
-stable。
minimum-stability 配置项定义了包在选择版本时对稳定性的选择的默认行为。默认是stable。它的值如下(按照稳定性排序):dev,alpha,beta,RC和stable。除了修改这个配置去修改这个默认行为,我们还可以通过稳定性标识(例如@stable和@dev)来安装一个相比于默认配置不同稳定性的版本。例如:
{
"require": {
"monolog/monolog": "1.0.*@beta",
"acme/foo": "@dev"
}}
Matplotlib 教程
分类 编程技术
介绍
Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
IPython 以及 pylab 模式
IPython 是 Python 的一个增强版本。它在下列方面有所增强:命名输入输出、使用系统命令(shell commands)、排错(debug)能力。我们在命令行终端给 IPython 加上参数 -pylab (0.12 以后的版本是 --pylab)之后,就可以像 Matlab 或者 Mathematica 那样以交互的方式绘图。
pylab
pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口。它的语法和 Matlab 十分相近。也就是说,它主要的绘图命令和 Matlab 对应的命令有相似的参数。
本篇文章使用的实例源码下载:
Download
下载包包含两个目录:
figures:存放实例代码生成的图片
scripts:存放实例代码
初级绘制
这一节中,我们将从简到繁:先尝试用默认配置在同一张图上绘制正弦和余弦函数图像,然后逐步美化它。
第一步,是取得正弦函数和余弦函数的值:
from pylab import *
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
X 是一个 numpy 数组,包含了从 −π 到 +π 等间隔的 256 个值。
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