Python 极简核心:类

Python-minigraphdb:极简向量图数据库的Python3实现 向量图数据库(Vector Graph Database)是专门为处理大规模图数据而设计的数据库。与传统的关系型或NoSQL数据库不同,向量图数据库不仅存储节点和边,而且通过图的结构来表示复杂的数据关系和模式。它们在处理需要高度关联性和复杂查询的场景中展现出独特的优势。Python-minigraphdb的核心功能在于其图查询语言的实现,它支持声明式的图数据查询,类似于SQL语句对于关系数据库的作用。查询语言简洁明了,允许用户通过简单的语句对图结构进行复杂查询。 阅读详情

1. 类的意义

首先,需要明白的是“类“这种语法结构存在的目的:将数据和操作数据的方法封装在一个类中,类的成员函数是类对外的接口,而这也正是面向对象语言的本质。

面向过程和面向对象

  • 面向过程:以函数为中心,以函数作为划分程序的基本单位,数据往往处于从属地位。
  • 面向对象:以数据为中心,以类作为数据的表现工具,类是划分程序的基本单位,函数成为类的接口。

2. 类属性和类方法

概念

下面的关系,对于理解类的思想以及结构都十分重要:

类结构描述
属性共性共性——类属性——由赋值来实现
个性个性——对象属性——使用__init__中的self参数 赋值来实现
方法个性个性——对象属性——由函数来实现

例子

class My_module():
    '''
    country = 'China'  # 类属性——共性——静态(赋值)
    location = 'SH'    # 类属性——共性——静态(赋值)
    '''
    country = 'China'
    location = 'SH'
    def __init__(self, name, gender):
        '''
        :param name: 对象属性——个性——静态(借助 self 赋值)
        :param gender: 对象属性——个性——静态(借助 self 赋值)
        '''
        self.name = name
        self.gender = gender
    def say_hi(self, words):
        '''
        :param words: 方法——个性——动态(函数)
        :return: 打印出输入的字符串
        '''
        print(words)

my_module = My_module("Robin", "male") # 创建My_module()类的一个对象

print(f"In {my_module.country}") # 引用类属性
print(f"This is {my_module.name}.") # 引用对象属性
my_module.say_hi("Nice to meet you sir!") # 调用方法

In China
This is Robin.
Nice to meet you sir!

封装、继承、多态

一些补充

为什么使用__init__和 self ?

上面已经解释的很清楚了,因为有些属性可能存在个体差异,所以我们需要通过self来操作对象的属性(注意不是再是“类属性”)。

补:随记

Python 中的 __init__魔术方法如何理解?如果一个类中没有定义__init__会怎样?

首先,__init__方法负责初始化。初始化有什么效果,看下面的例子,为 高三6班同学建立一个分数档案:

1、 无__init__

class Student():
    class_level =  h3
  • 创建学生 A 并获取学生 A 的分数:

    student_A = Student()
    student_A.score = [100, 125, 138]
    
    score_student_A = student_A.score
    
  • 创建学生 B 并获取学生 B 的分数:

    student_B = Student()
    student_B.score = [121, 98, 109]
    
    score_student_B = student_B.score
    

…

以上这种方式,通过添加或者修改属性的方式是有很多缺点的,第一书写麻烦,第二属性 score 被暴露了出来

2、使用__init__进行初始化

class Student():
    class_level = h3
    def __init__(self, data):
        self.score = data
  • 创建学生 A 并获取学生 A 的分数:

    student_A = Student([100, 125, 138])
    
    score_student_A = student_A.score
    
  • 创建学生 B 并获取学生 B 的分数:

    student_B = Student([121, 98, 109])
    
    score_student_B = student_B.score
    

…

重点分析下实例参数的传递过程,来理解__init__所起的作用:

在新建学生 A 实例( Student([100, 125, 138]))的同时,其中的参数 [100, 125, 138]会被传给__init__函数(可以看出来__init__规定了传入参数的个数),而self永远指代新建的那个实例对象。

更多类容可以参考的一系列列回答:Python中 __init__的通俗解释是什么?

查看对象的类型和属性

lst = [1, 2, 3]
  • 查看对象类型:type()

    type(lst)
    
    <class 'list'>
    
  • 查看对象属性:dir()

    dir(lst)
    
    ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'clear', 'copy', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']
    
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_63764436的博客 1682
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Robin_Pi
博客等级 码龄9年 2万+粉丝 632原创
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