Python统计文本库tomotopy最新安装包发布

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0 下载量 99 浏览量 更新于2024-11-04 1 收藏 10.75MB ZIP 举报
Python库tomotopy是专门用于主题模型(Topic Modeling)的一个库,版本为0.8.2。该库使用了C++的性能优化特性,同时也提供了Python接口,以便于快速集成到Python程序中。它支持多种主题模型算法,包括但不限于LDA(隐含狄利克雷分布)、CTM(Correlated Topic Models)、HDP(层次狄利克雷过程)、SLDA(Supervised LDA)以及LDA的变种,如fLDA和PA-LDA等。 使用前提条件包括需要解压,因为这是一个Wheel格式的压缩包文件,通常用于Python的分发包。Wheel是一种Python的分发包格式,旨在通过预先编译的二进制扩展来加速安装过程。此外,tomotopy库支持的操作系统为macOS 10.14或更高版本,适用于x86_64架构的处理器。 从资源分类来看,tomotopy库属于Python库范畴。因此,该库的使用者应当具备一定的Python编程基础,并了解如何在Python环境中安装和使用库。 资源来源是官方,这意味着它是开发者或维护者提供给社区的正式版本,通常具有最好的支持和更新。 关于安装方法,文档提供了详细的过程,链接至CSDN博客的相关文章。安装过程大概包含以下步骤: 1. 确保系统已经安装了Python环境,且版本为Python 3.8。 2. 打开终端或者命令提示符窗口。 3. 使用pip命令进行安装,命令可能类似于:`pip install /path/to/tomotopy-0.8.2-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl`,其中路径需要替换为实际的文件路径。 4. 安装完成后,可以在Python环境中通过`import tomotopy`来测试是否安装成功。 在标签方面,除了“Python库”,还包括了“文档资料”、“综合资源”和“开发语言”。这些标签意味着tomotopy库不仅是一个代码库,还可以作为学习和研究主题模型算法的资料,对于Python开发者来说,它是一个需要集成到项目中的综合资源。 从文件名称列表可以看出,tomotopy库的安装文件名称为“tomotopy-0.8.2-cp38-cp38-macosx_10_14_x86_64.whl”,这个名称表明了几个关键信息: - 库的名称是“tomotopy”。 - 版本号为“0.8.2”。 - 编译目标为Python 3.8版本,即“cp38”。 - 系统架构为macOS,版本号为10.14或以上,且为x86_64架构。 对于开发者而言,了解这些信息是确保兼容性和正确安装的前提。例如,若系统中安装了多个Python版本,开发者需要确保使用的是Python 3.8版本的pip来安装对应的tomotopy版本。 综上所述,tomotopy库是Python开发者在进行文本分析、自然语言处理等任务时,一个非常实用和高效的工具。它提供了丰富的主题模型算法,并且通过Wheel格式的安装包,简化了安装过程,使得开发者可以更容易地将其集成到自己的项目中。由于其官方性质,使用该库也可以获得较好的社区支持和更新保障。

(xinference) PS C:\Windows\system32> pip install llama-cpp-python Collecting llama-cpp-python Using cached llama_cpp_python-0.3.7.tar.gz (66.7 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Installing backend dependencies ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... done Collecting typing-extensions>=4.5.0 (from llama-cpp-python) Using cached typing_extensions-4.12.2-py3-none-any.whl.metadata (3.0 kB) Collecting numpy>=1.20.0 (from llama-cpp-python) Using cached numpy-2.2.3-cp311-cp311-win_amd64.whl.metadata (60 kB) Collecting diskcache>=5.6.1 (from llama-cpp-python) Using cached diskcache-5.6.3-py3-none-any.whl.metadata (20 kB) Collecting jinja2>=2.11.3 (from llama-cpp-python) Using cached jinja2-3.1.5-py3-none-any.whl.metadata (2.6 kB) Collecting MarkupSafe>=2.0 (from jinja2>=2.11.3->llama-cpp-python) Using cached MarkupSafe-3.0.2-cp311-cp311-win_amd64.whl.metadata (4.1 kB) Using cached diskcache-5.6.3-py3-none-any.whl (45 kB) Using cached jinja2-3.1.5-py3-none-any.whl (134 kB) Using cached numpy-2.2.3-cp311-cp311-win_amd64.whl (12.9 MB) Using cached typing_extensions-4.12.2-py3-none-any.whl (37 kB) Using cached MarkupSafe-3.0.2-cp311-cp311-win_amd64.whl (15 kB) Building wheels for collected packages: llama-cpp-python Building wheel for llama-cpp-python (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Building wheel for llama-cpp-python (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [306 lines of output] *** scikit-build-core 0.11.0 using CMake 3.31.6 (wheel) *** Configuring CMake... 2025-03-04 00:24:37,103 - scikit_build_core - WARNING - Can't find a Python library, got libdir=None, ldlibrary=None, multiarch=None, masd=None loading initial cache file C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\tmphkbm01o4\build\CMakeInit.txt -- Building for: Visual Studio 17 2022 -- Selecting Windows SDK version 10.0.22621.0 to target Windows 10.0.1

2025-03-08 上传
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