qlkaicx的博客

遇到的错误表明你的环境中尚未安装minepy这个库。

plt.show()这其实是matplotlib的默认行为 —— 它会弹出一个交互式窗口让你“看完图再走”。

就说明配置成功啦 ✅。

报错如下：我目前遇到的是两个问题： 其实在 PyPI 上是存在的，但有些镜像源（比如清华）可能没同步到它，或者我的环境有点旧。如果网络不佳，可以加上超时时间延长 & 忽略缓存：❗问题 2：我当前 pip 被设置了“代理”，但代理地址无效从这个报错看得出来：说明我的 pip 被配置成走代理，但系统找不到这个代理路径或服务。可以通过以下方法清除代理配置：然后再试一次：✅ 或者永久清除（看下是否设置了环境变量）可以检查下是否在 或 或 中写死了 proxy 设置，有就删掉。

torchinfo（它支持 list input）。的使用范围，它会直接报错。，推荐的方式是手动注册。，它接受的输入是标准。

这是超时问题，是网络速度的问题，并不是我操作的问题。

是因为我当前的 pip 正在使用，而清华镜像，它是。

点进去一一下载，然后pip install 路径就好。

gdnscipy。

这个错误提示是：✅ pip 检测到：安装的的.whl文件。

步骤命令卸载 PyTorch 2.6.0安装 PyTorch 2.5.1 CPU 版安装 PyG 依赖安装 PyG。

✅ 这将安装不包含 CUDA 的纯 CPU 版本，不再依赖。，说明用的是 CPU 版本，就 OK 了！

模型预测该样本属于versicolor的概率为0.99。主要推动这个预测的特征是和，具体来说：小于4.25时显著推动了预测为versicolor。小于2.75时也推动了预测为versicolor。样本的实际特征值显示为4.70，为1.20，为2.80，和为6.10。这幅图形象地展示了模型是如何通过特征值的不同组合来做出预测的，并且说明了每个特征值在这个特定预测中的作用和贡献。

报错是由于文件写入过程中编码格式不匹配导致的。为了避免这种问题，可以显式指定使用UTF-8编码来写入文件。

LIME是一个强大的工具，能够解释任何机器学习模型的预测结果。通过构建简单的、本地可解释模型，LIME 提供了对复杂模型的透明度和信任度。

是 Anaconda 中的一个包和环境管理工具，通过使用 Conda 命令，我们可以方便地创建、管理和切换不同的 Python 环境。在安装 Python 时，我们通常会选择 Anaconda 作为管理工具，因为它不仅提供了 Python 的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作。通过使用 Conda 命令，我们可以方便地创建、管理和切换不同的虚拟环境，从而保证各个项目的独立性和依赖的一致性。查看当前激活环境中安装的所有包。包到当前激活的环境中。文件创建一个新的环境。

（我测试了几个版本，发现只要保证cu118， cp38就可以。至于中间的torch版本，torchvision版本。什么版本都可以，因此你只要对应上cuda和python的版本就行）版本为11.8 , 一会下载的版本为cu118。确定python版本为为3.8，一会下载为cp38。显示True,表示安装成功！

为了将.mat格式的文件转换为.xlsx格式，并保持原有的文件名，你可以使用Python中的scipy.io库来加载.mat文件，并使用pandas库来将数据保存为.xlsx文件。下面是一个示例代码，它可以递归地遍历指定目录下的所有子目录，找到所有.mat文件，并将它们转换为.xlsx确保在运行此代码前，你的环境中已安装了scipy和pandas库。这段代码会遍历指定的根目录及其所有子目录，查找所有.mat文件，并将它们转换成.xlsx文件，存储在相同的位置。需要注意的是，.mat。

通过上述步骤，你应该能够有效地使用Python的os模块来读取文件夹及其文件了。这些基本技能在处理数据文件、进行自动化测试或任何需要文件操作的场景中都非常有用。掌握这些操作不仅能提高你的编程效率，还能为处理更复杂的文件和目录管理任务打下坚实的基础。希望本篇博客能帮助你顺利开始你的Python文件操作之旅！

要查看一个Excel文件中包含的所有工作表（sheets）的名称，你可以使用Python的。的示例代码，这个代码将帮助你列出Excel文件中的所有工作表名称以及其数量。如果你已经上传了文件，并且需要具体查看那个文件的信息，请用实际文件路径替换。变量的值替换为你的实际Excel文件路径。这里我将提供一个使用。，然后执行上述代码即可查看结果。类加载Excel文件，然后通过。属性获取所有工作表的名称。首先，请确保你已经安装了。在这段代码中，需要将。

以下是一个简单的Python脚本，它会加载一个Excel文件，然后打印其基本信息，包括前几行数据、数据的形状（即行数和列数）、每列的数据类型等。要读取一个Excel文件并输出其详细信息，可以使用Python的。变量替换为你的Excel文件的实际路径。首先，确保已经安装了。

如果你无法解决代理设置的问题，另一个选择是离线使用模型和tokenizer。首先，你需要从另一个有互联网访问权限的环境下载BERT模型和tokenizer的相关文件，然后将它们传输到你的工作环境中。这通常发生在网络环境有限制，比如需要代理访问互联网的环境中。如果上述方法都不适用，并且你认为应该能直接访问互联网，那么可能需要检查和修复你的网络配置，如确保没有防火墙或安全软件阻止Python访问网络。如果你处在一个需要使用代理服务器的网络环境下，你需要在你的环境中配置代理。为你的实际代理服务器的地址和端口号。

文件，检查其中的行数，如果超过120000行，则将其缩减至120000行，并将修改后的数据保存回原文件。这个过程会替换掉原有的文件，请确保有备份或是可以接受这种替换。函数，它接收一个包含数据文件的根目录作为参数。该函数将遍历根目录下的所有子目录，读取每个。为了将每个Excel文件的数据量统一减少至120000行，可以使用Python的。库来加载、修改和保存每个文件。这个脚本首先定义了一个。首先，确保已经安装了。

要将`.mat`文件转换成`.xlsx`格式的Excel文件

属性将 pandas DataFrame 转换成 NumPy 数组。之后，就可以像之前那样操作这些数组了。库来加载 Excel 文件，并将数据转换为 NumPy 数组。函数来加载 Excel 文件，然后通过。文件的，而不是 Excel 文件。来加载一个 Excel 文件 (为了解决这个问题，应该使用。

我的模型在训练过程中遇到了 CUDA 相关的错误，这是由于 GPU资源问题或内存不足导致的。这类错误有时候也可能是由于某些硬件兼容性问题或驱动程序问题引起的。

的形状在执行减法运算时仍然不兼容。这种情况通常发生在尝试对两个形状不同的张量进行元素操作时。我们需要进一步调整这两个张量的形状以确保它们能够正确进行广播。的形状调整，使其在计算中可以正确地在批次大小维度进行广播。的形状，使其在中间维度广播，而不是在最后一个维度。在第一维（类别维度）进行广播，因此需要调整。（批次大小为32，维度为8），而。）自动扩展，使得两者能够在特征维度（这段代码中，我添加了对。）上对齐并进行计算。

这个错误表明你的PyTorch代码试图在CPU和GPU（在这个例子中是CUDA设备cuda:0）之间对张量（tensors）进行操作，但是PyTorch不允许这样的跨设备操作。要解决这个问题，你需要确保所有参与计算的张量都在同一个设备上。

matplotlib绘图时出现了"UserWarning: FigureCanvasAgg is non-interactive,and thus cannot beshown"的警告，这通常是因为代码中没有指定交互式后端导致的。

会出现如下几行命令。

使用wandb，开发者可以记录模型训练过程中指标的变化情况以及超参的设置，然后对输出的结果进行可视化的对比，帮助更好地分析模型在训练过程中的问题，并快速与同事进行团队协作。它提供了许多功能，包括实时的指标跟踪、超参数调整、模型的可视化等，有助于机器学习工程师更好地管理和监控他们的实验，并从中获得更多的见解和知识。总的来说，wandb是一个强大且实用的工具，可以帮助机器学习开发者更有效地进行项目管理和优化。

是一个 Python 库，它提供了一种简洁、易读的方式来操作多维数组（通常是 NumPy 数组或 PyTorch 张量）。允许你通过简单的字符串表达式来重新排列、重塑和减少数组的维度，而无需编写冗长且容易出错的代码。符号来表示自动计算该维度的大小。这使得在处理具有不确定大小的数组时非常有用。还可以用来减少数组的维度，例如通过求和、取平均值或其他聚合操作。还允许你以简洁的方式重塑数组的维度。：在指定新的维度顺序或形状时，你可以使用特殊的。进行平均，从而得到一个形状为。：除了重排和重塑维度外，

如果你想要处理异常值而不是缺失值，你需要首先定义什么是异常值。一种常见的方法是使用标准差来识别异常值，例如，可以认为超过均值加减两倍标准差的值为异常值。均值插补法是一种简单但有效的异常值处理策略。当数据中存在缺失值或异常值时，我们可以用该变量的均值来填充这些缺失或异常的数据点。这种方法假设数据的分布是均匀的，并且异常值或缺失值可以用均值来近似代替。例如，它可能不适用于具有非对称分布的数据，因为它假设所有值都围绕均值均匀分布。作为参数，它会计算每列的非缺失值的均值，并用这些均值来填充相应的缺失值。

ot是 POT（Python Optimal Transport）库的一个常用的别名。POT 是一个 Python 库，专门用于处理最优输运问题，其中包括计算 Earth Mover’s Distance（EMD）距离。安装完成后，你就可以在 Python 中导入ot模块来使用 POT 库。POT 提供了ot.emd2()函数，用于计算两个分布之间的 Earth Mover’s Distance（EMD）距离。

函数，该函数计算的是Wasserstein距离，它与EMD非常相似，都是用来衡量两个分布之间的距离。函数计算的是两个一维概率分布之间的距离，这两个分布应该是用概率质量函数或者累积分布函数来表示的。在Python中，计算Earth Mover’s Distance (EMD)通常使用。以下是一个简单的Python程序例子，展示了如何使用。

Protocol Buffers（protobuf）是一种由 Google 开发的用于序列化结构化数据的方法。它可以用于在不同平台和不同语言之间高效地传输数据，同时提供了版本兼容性和数据结构化的好处。protobuf 库提供了用于定义数据结构和生成相应代码的工具。使用 protobuf，你可以定义一种结构化的数据格式，并使用定义的格式来编写消息（message）。然后，protobuf 工具可以根据你的定义生成用于读取、写入和处理消息的代码，这样你就可以在不同的应用程序和语言之间轻松地传输数据。

如果你仍然遇到问题，请确保你的pip或conda是最新版本，并且你正在使用的Python环境是激活的。此外，如果你的PyTorch版本与 torch_geometric 不兼容，你也可能会遇到问题。在这种情况下，你可能需要安装一个与 torch_geometric 兼容的PyTorch版本。torch_geometric 库的主要用途是提供处理图形数据的深度学习工具和函数。它允许你定义和操作图形结构，实现各种图神经网络模型，并方便地集成到PyTorch的深度学习框架中。

MIC（Maximal Information Coefficient）最大互信息系数是一种用于衡量两个变量之间相关性的统计量。它扩展了传统的互信息（MI）和条件互信息（CMI）的概念，具有更广泛的应用范围。MIC能够捕获包括功能性和非功能性的广泛的关联，具有普遍性和公平性。普遍性意味着在足够的样本量下，MIC能够捕捉到广泛的相关关系，而不仅仅局限于特定的功能类型；公平性则意味着MIC对不同类型的包含同等噪声的关系给出了相似的分数。需要注意的是，虽然MIC具有很多优点，但它也有一些局限性。

遇到的报错指出Python无法找到名为tqdm的模块。tqdm的一个常见变体，即tqdm（表示 “tqdm” 的进度条库）。tqdm是一个快速、可扩展的Python进度条库，可以在Python长循环中添加一个智能进度条。安装tqdm如果您已经安装了tqdm，但仍然遇到这个错误，那么可能的原因包括：拼写错误：请检查您是否在代码中正确地写入了tqdm。虚拟环境问题：如果您在使用虚拟环境，请确保您已激活了正确的虚拟环境，并且在该环境中安装了tqdm。如果您已经确认安装了tqdm。

在Python中，PyTorch库的重要性取决于你的项目需求和个人兴趣。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了易于使用的API和强大的功能，使得构建和训练神经网络变得相对简单。因此，如果你打算从事深度学习或机器学习相关的项目，安装PyTorch库是很有必要的。关于是否安装GPU版本的PyTorch，这取决于你的硬件条件和项目需求。GPU版本的PyTorch能够利用图形处理单元（GPU）的并行计算能力来加速神经网络的训练和推理过程。