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Author: rgommers

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@@ -30,6 +30,7 @@ pip install numpy
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 Também ao usar o pip, é uma boa prática usar um ambiente virtual - veja em [Instalações Reprodutíveis](#reproducible-installs) abaixo por quê, e [esse guia](https://dev.to/bowmanjd/python-tools-for-managing-virtual-environments-3bko#howto) para detalhes sobre o uso de ambientes virtuais.
 
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 <a name="python-numpy-install-guide"></a>
 
 # Guia de instalação do Python e do NumPy
@@ -65,7 +66,7 @@ Para usuários que preferem uma solução baseada em pip/PyPI, por preferência
 
 ## Gerenciamento de pacotes Python
 
-Gerenciar pacotes é um problema desafiador e, como resultado, há muitas ferramentas. Para o desenvolvimento web e de propósito geral em Python, há uma [série de ferramentas](https://packaging.python.org/guides/tool-recommendations/) complementares com pip. Para computação de alto desempenho (HPC), vale a pena considerar o [Spack](https://github.com/spack/spack). Para a maioria dos usuários NumPy, porém, o [conda](https://conda.io/en/latest/) e o [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) são as duas ferramentas mais populares.
+Gerenciar pacotes é um problema desafiador e, como resultado, há muitas ferramentas. Para o desenvolvimento web e de propósito geral em Python, há uma [série de ferramentas](https://packaging.python.org/guides/tool-recommendations/) complementares com pip. Para computação de alto desempenho (HPC), vale a pena considerar o [Spack](https://github.com/spack/spack). For high-performance computing (HPC), [Spack](https://github.com/spack/spack) is worth considering. Para a maioria dos usuários NumPy, porém, o [conda](https://conda.io/en/latest/) e o [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) são as duas ferramentas mais populares.
 
 
 ### Pip & conda
@@ -78,7 +79,6 @@ A segunda diferença é que o pip instala do Índice de Pacotes Python (Python P
 
 A terceira diferença é que o conda é uma solução integrada para gerenciar pacotes, dependências e ambientes, enquanto com o pip você pode precisar de outra ferramenta (há muitas!) para lidar com ambientes ou dependências complexas.
 
-<a name="reproducible-installs"></a>
 
 ### Instalações reprodutíveis