个人笔记

摘自 【汉化版】scikit-learn 算法选择路径图

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1 基本定义

不同日志级别：

• INFO：记录关键代码点的信息，以确定代码是否按预期执行，生产环境常用
• DEBUG：记录详细的信息，方便定位问题进行调试，在生产环境一般不开启
• WARNING：记录某些不预期发生的情况，如磁盘不足，可接受的数据异常
• ERROR：当程序某些功不能正常运行时，进行相关错误的记录（尽量详细）
• CRITICAL：当发生严重错误，导致应用程序不能继续运行时记录的信息

基本概念：

• 记录器（logger），用于记录具体日志的实例，记录器会根据实际代码调用和文件目录自动生成子记录器，也可以在对应的文件内设置单独的

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理解 Pythonic 概念

逻辑运算

变量值交换：a, b = b, a

运算符优先级：先括号 P，再指数 E，然后乘除 MD，最后加减 AS

链式比较：5 < 10 < 5*10 < 100 -> True

三目运算：text = '男' if gender == 'male' else '女'

列表与字典

列表反转：a_list[::-1]

字典取值：a_dict.get("name", "default")

字典合并：x.update(y)，{**x,**

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JSON 基本介绍

1 JSON 内置库

适用内置库实现 json 的基本操作

import json

food_ratings = {"organic dog food": 2, "human food": 10}
json.dumps(food_ratings) # 将 Python 字典转换为 JSON 对象
# '{"organic dog food": 2, "human foo

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前置知识： 特征工程_图

依赖环境：networkx

数据和环境准备：

import networkx as nx

G = nx.karate_club_graph()
# 空手道俱乐部 34 名成员的社交网络

图的平均度

def average_degree(num_edges, num_nodes):
    avg_degree = 2*num_edges/num_nodes
    avg_degree = int(round(avg_degree))
    return avg_degree

num_edges 

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PyG (PyTorch Geometric)，基于 PyTorch 编写和训练图神经网络 (GNN)

• 集成了各种针对图或其他不规则结构的深度学习方法
• 包括易用小批量加载器，可在许多小型和单个巨型图上运行
• 多 GP​​U 支持，torch.compile 支持，DataPipe 支持
• 内置大量基准数据集、支持神经网络的

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NetworkX 是一个 Python 包，常用于创建、操作和挖掘图/复杂网络

• 支持以标准和非标准数据格式加载和存储网络
• 生成多种类型的随机和经典网络；网络可视化
• 分析网络结构、构建网络模型、设计新的网络算法

官方文档

本教程默认使用 NetworkX=3.2.1

1 图的基本操作

1.1 图的创建与类型

G = nx.Gr

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1 pip 官方包管理工具

官方文档

常用指令：

pip install sampleproject
pip install sampleproject==1.0.4 # 指定版本
pip

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steamlit-extras是一个 Python 库，汇集了很多有用的 Streamlit 代码

官方文档

功能概述（部分）：

• add_vertical_space：增加空白行，常用于调整布局
• altex：快速制作 Streamlit 图表，API 简单实用
• annotated_text：文本显示格式优化（高亮、注释、文本框）
• app_logo：在目录左上角显示指定的 LOGO
• badge：创建自定义徽章（比如 PyPI, GitHub, Twitter, Buy Me a Coffee）
• colored_header：标题美化，显示带有彩色下划线/添加标题说明
• center_runn

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1 清理 PIP 缓存

# Credits: https://linuxhandbook.com/clear-pip-cache/
pip cache info # 查看缓存信息
pip cache list # 查找各个包的缓存
pip cache dir # 查找缓存所在的目录
pip cache remove [package_name] # 从缓存中删除特定包
pip cache remove *

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