P叔带你学Python-1.5-安装常用Python库

本文介绍了如何安装Python中常用的库,如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Requests和BeautifulSoup,用于科学计算、数据分析、绘图、机器学习和Web开发。此外,还提到了TensorFlow、PyTorch、Django、Flask等其他重要库,帮助开发者更高效地进行编程。

Python作为一种流行的编程语言,拥有丰富的第三方库资源,这些库可以帮助开发者轻松实现各种功能,从数据分析到Web开发,从机器学习到图像处理,涵盖了各个领域。在Python的开发过程中,安装并使用常用的Python库是非常重要的一步。本文将介绍如何安装常用的Python库,以帮助您在Python开发中更加高效地进行编程。

NumPy

NumPy是Python科学计算的核心库,提供了高性能的多维数组对象和用于数组操作的工具。它是许多其他科学计算库的基础,如pandas、SciPy和scikit-learn等。要安装NumPy,可以使用以下命令:

pip install numpy

Pandas

Pandas是一个强大的数据处理库,提供了用于数据分析和处理的数据结构和工具。它简化了数据的清洗、转换、整合和分析等任务,并提供了丰富的数据操作和处理功能。要安装Pandas,可以使用以下命令:

pip install pandas

Matplotlib

Matplotlib是Python中最常用的绘图库,用于创建各种类型的图表和可视化。它提供了丰富的绘图功能,包括折线图、散点图、条形图、饼图等,可以用于数据可视化、图形展示和报告生成等场景。要安装Matplotlib,可以使用以下命令:

pip install matplotlib

Scikit-learn

Scikit-learn是一个流行的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,包括分类、回归、聚类、降维等。它还包含了用于模型评估、数据预处理和模型选择等功能,是进行机器学习任务的重要工具。要安装Scikit-learn,可以使用以下命令:

pip install scikit-learn

Requests

Requests是一个用于发送HTTP请求的库,它提供了简单、易用的接口,用于与Web服务进行交互、获取网页内容、发送POST请求、处理Cookie等操作。在Web开发和数据爬虫中,Requests是一个非常常用的库。要安装Requests,可以使用以下命令:

pip install requests

Beautiful Soup

Beautiful Soup是一个用于HTML和XML解析的库,它提供了灵活的解析器,用于从网页中提取数据。它可以帮助开发者快速、方便地解析和提取网页内容,进行数据抓取和网页信息提取等操作。要安装Beautiful Soup,可以使用以下命令:

pip install beautifulsoup4

其他优秀的Python库

以上只是常用Python库中的一部分,还有很多其他优秀的Python库,如TensorFlow、PyTorch、Django、Flask、Requests、Nltk、OpenCV等,都可以根据您的具体需求进行安装和使用。

1、深度学习框架

TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架,提供了丰富的神经网络模型和训练工具,用于实现各种深度学习任务,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。要安装TensorFlow和PyTorch,可以使用以下命令:

pip install tensorflow
pip install torch

2、Web开发框架

Django和Flask是两个流行的Web开发框架,用于构建高性能的Web应用程序。Django是一个全功能的Web框架,提供了一套强大的工具和库,用于处理数据库、用户认证、URL路由、模板引擎等。Flask是一个轻量级的Web框架,适合小型项目和简单的Web应用。要安装Django和Flask,可以使用以下命令:

pip install django
pip install flask

3、发送HTTP请求的库

Requests是一个用于发送HTTP请求的库,它提供了简单、易用的接口,用于与Web服务进行交互、获取网页内容、发送POST请求、处理Cookie等操作。在Web开发和数据爬虫中,Requests是一个非常常用的库。要安装Requests,可以使用以下命令:

pip install requests

4、自然语言处理的Python库

Nltk是一个用于自然语言处理的Python库,提供了丰富的文本处理和分析功能,包括词法分析、句法分析、语义分析等。要安装Nltk,可以使用以下命令:

pip install nltk

5、计算机视觉和图像处理的库

OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能,如图像读取、图像处理、目标检测、人脸识别等。要安装OpenCV,可以使用以下命令:

pip install opencv-python

以上是一些常用的Python库,安装它们可以帮助您在Python开发中更加高效地进行编程,实现各种功能和任务。当然,根据您的具体需求,您可能需要安装其他的Python库,可以通过pip等包管理工具来安装和管理。在安装Python库时,建议查阅官方文档和社区资源,了解库的用法和示例,以便更好地应用于您的项目中。

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。img

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二、Python必备开发工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!img

三、最新Python学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

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四、Python视频合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。img编辑

六、面试宝典

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简历模板在这里插入图片描述​ 

### BAAI/bge-large-zh-v1.5 模型 API 调用参数说明 #### 基本功能概述 `BAAI/bge-large-zh-v1.5` 是一种基于中文的大规模预训练模型,适用于多种自然语言处理任务,特别是语义匹配和检索场景。其核心功能包括句子编码、查询编码以及相似度计算。 以下是 `FlagEmbedding` 中调用此模型的主要参数及其作用: --- #### 参数列表及解释 1. **`model_name_or_path`** - 描述:指定加载的预训练模型路径或名称。 - 默认值:`'BAAI/bge-large-zh-v1.5'` - 示例:`model = FlagModel('BAAI/bge-large-zh-v1.5')` 2. **`query_instruction_for_retrieval`** - 描述:为短查询生成表示时附加的提示词(instruction)。这有助于提升无指令检索的效果[^3]。 - 默认值:空字符串 (`""`) - 示例:`model = FlagModel(..., query_instruction_for_retrieval="为这个句子生成表示以用于检索相关文章:")` 3. **`use_fp16`** - 描述:是否启用半精度浮点数加速推理过程。开启后可显著提高速度,但可能略微降低性能。 - 类型:布尔值 - 默认值:`False` - 示例:`model = FlagModel(..., use_fp16=True)` 4. **`sentences` / `corpus`** - 描述:输入待编码的文本集合。可以是一组句子或文档片段。 - 数据类型:Python 列表 (list),其中每个元素是一个字符串。 - 示例: ```python sentences = ["样例数据-1", "样例数据-2"] ``` 5. **`encode()` 方法** - 功能:对一组句子进行编码,返回它们的向量表示。 - 输入:句子列表。 - 输出:二维 NumPy 数组,形状为 `(len(sentences), embedding_dim)`。 - 示例: ```python embeddings = model.encode(["样例数据-1", "样例数据-2"]) ``` 6. **`encode_queries()` 方法** - 功能:专门针对查询句进行编码,并自动应用 `query_instruction_for_retrieval` 提示词。 - 输入:查询句子列表。 - 输出:查询句子的嵌入矩阵。 - 示例: ```python q_embeddings = model.encode_queries(['query_1', 'query_2']) ``` 7. **`encode_corpus()` 方法** - 功能:对大规模语料中的句子进行批量编码。 - 输入:语料句子列表。 - 输出:语料句子的嵌入矩阵。 - 示例: ```python p_embeddings = model.encode(["样例文档-1", "样例文档-2"]) ``` 8. **`similarity` 计算** - 功能:通过余弦相似度或其他距离度量方法比较两个嵌入之间的关系。 - 实现方式:通常使用矩阵乘法完成。 - 示例: ```python similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.T print(similarity) ``` 9. **其他高级选项** - **`max_len`**: 控制最大序列长度,默认分别为 `query_max_len=64` 和 `passage_max_len=256`[^1]。 - **`temperature`**: 对比习中的温度参数,影响分数分布范围[^3]。 - **`hard_negative_mining`**: 是否启用硬负采样机制,在微调阶段有效改善模型鲁棒性。 --- #### 微调命令行接口参数详解 当需要进一步优化模型表现时,可以通过命令行工具运行微调脚本。以下是对常用参数的具体描述: | 参数名 | 含义 | |--------|------| | `--output_dir` | 存储微调后的模型权重目录路径。 | | `--train_data` | 训练数据集文件位置,支持 JSONL 格式。 | | `--learning_rate` | 设置初始习率,默认推荐值为 `1e-5`。 | | `--fp16` | 开启混合精度训练模式以节省显存并加快收敛速度。 | | `--num_train_epochs` | 总共迭代轮次数量。 | | `--per_device_train_batch_size` | 单设备上的批次大小;对于小型玩具数据集建议设为 1。 | 完整命令如下所示: ```bash torchrun --nproc_per_node {GPU数目} \ -m FlagEmbedding.baai_general_embedding.finetune.run \ --output_dir {保存路径} \ --model_name_or_path BAAI/bge-large-zh-v1.5 \ --train_data ./toy_finetune_data.jsonl \ --learning_rate 1e-5 \ --fp16 \ --num_train_epochs 5 \ --per_device_train_batch_size {批尺寸} ``` --- ### 示例代码展示 下面提供一段完整的 Python 示例代码演示如何利用该模型完成简单的语义相似度计算任务: ```python from FlagEmbedding import FlagModel # 初始化模型实例 model = FlagModel( 'BAAI/bge-large-zh-v1.5', query_instruction_for_retrieval="为这个句子生成表示以用于检索相关文章:", use_fp16=True ) # 定义两组测试句子 sentences_1 = ["样例数据-1", "样例数据-2"] sentences_2 = ["样例数据-3", "样例数据-4"] # 编码句子得到对应向量 embeddings_1 = model.encode(sentences_1) embeddings_2 = model.encode(sentences_2) # 计算相似度得分 similarity_scores = embeddings_1 @ embeddings_2.T print(f"Similarity Matrix:\n{similarity_scores}") ``` --- ####
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