【小白笔记】关于 Python 类、初始化以及 PyTorch 数据处理的问题

1. def __init__(self, k=3): 这个 __init__ 是所有的 class 都可以用吗？

是的，__init__ 是 Python 中一个特殊的方法，被称为构造函数（Constructor）。

• 用途： 它是创建类的新实例（对象）时自动调用的方法。它的主要作用是初始化新创建对象的属性。
• 并非强制： 所有的 class 都可以定义 __init__，但并非必须。如果一个类没有定义 __init__，Python 会默认提供一个空的构造函数。
• 记忆点： 只要你想在创建对象时设置它的初始状态（比如这里的 $K$ 值），就应该定义 __init__。

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2. 为什么 self.X_train = None 初始化使用的是 None，不是 []？ None 初始化是一个表格吗？

None 在 Python 中有非常特殊的含义，它不是表格，也不是空列表。

• None 的含义：

  • None 是 Python 语言中一个特殊的常量，表示空值（Null Value）或缺失值。
  • 它表示缺少值，表示该变量没有指向任何对象。

• 为什么使用 None：

  • 在 __init__ 中，我们知道 X_train 将在稍后的 fit 方法中被赋值为 PyTorch 张量。在初始化阶段，我们还没有数据，所以用 None 表示该属性目前还没有值。
  • 如果初始化为 [] (空列表)，那么这个属性的类型就是 list。后续代码可能需要检查类型或者处理类型转换的逻辑会变得复杂。用 None 表示一个尚未被赋值的占位符，是一种更清晰和通用的做法。

• 数据结构与初始化对比：

  数据结构/值	Python 表示	含义
  无值/缺失值	None	缺少值（占位符）
  空列表	[] 或 list()	有值的（列表）集合，但集合内无元素
  空数值	0	数值 0
  空字典	{} 或 dict()	有值的（字典）集合，但集合内无键值对

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3. self.X_train 这里的 self 是什么含义，为什么我经常看到有的类就会括号写 self？

self 是 Python 类方法中一个约定俗成的特殊参数，它代表实例自身（The instance itself）。

• self 的含义：

  • self 永远是类方法的第一个参数。
  • 当你创建一个对象（例如 knn_torch = KNearestNeighborsClassifierTorch(k=3)）时，PyTorch 会在调用方法时自动把这个新创建的对象（即 knn_torch 本身）作为 self 参数传递进去。

• 用途：

  • self.X_train：这表示访问或创建一个属于当前对象实例的属性 X_train。这样，不同的 KNN 对象可以存储它们各自的训练数据。
  • def __init__(self, k=3):：括号中的 self 只是一个占位符，表示这个方法是作用于对象自身的。你在实际调用时（比如 KNearestNeighborsClassifierTorch(k=3)）不需要显式传入它。

• 记忆点： self 就是对象自己。方法内部要操作对象自己的属性时，必须用 self.属性名。

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4. self.X_train 这个命名是本身库里面的还是我自己创建的？

这个命名是您自己创建的。

• self. 后面的任何名称（例如 X_train, k, device）都是由程序员（也就是您）在类定义时自由命名的。
• Python 或 PyTorch 库不会强制您必须使用 X_train 这个名称。您可以使用 self.training_features 或 self.data_x 等任何合法名称，只要您在类内部保持一致即可。
• 约定俗成： 命名为 X_train 只是遵循了数据科学和机器学习社区的惯例，即 X 代表特征，train 代表训练集。

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5. isinstance 是啥意思？

• 英文词源和解释：

  • isinstance 是 Python 的一个内置函数，由 is 和 instance 组成。
  • Instance (实例)：源自拉丁语 instantia（存在，状态）。在这里指一个对象是某个类（或类型）的实例。
  • 解释： isinstance(object, classinfo) 用于检查一个对象 object 是否是指定类型 classinfo 的一个实例。

• 在代码中的作用：

  if isinstance(X_train, np.ndarray):X_train = torch.from_numpy(X_train).float()
  

  • 作用： 检查输入参数 X_train 是否是 NumPy 的数组 (np.ndarray)。
  • 目的： 如果是 NumPy 数组，则执行转换步骤 (torch.from_numpy())，确保后续的 PyTorch 代码可以顺利运行。这增强了代码的兼容性。

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6. from_numpy().float(): 转换为特征张量。特征张量我记得是一群矩阵连在一起？只能 float？可以 from_numpy().int(): 吗？

这是一个关于 PyTorch 张量类型的关键问题。

A. 特征张量（Feature Tensor）

• 定义： 在 PyTorch 中，张量（Tensor）是核心数据结构，它是一个多维数组。特征张量就是存储你的输入特征数据（例如鸢尾花的四个测量值）的多维数组。
• “一群矩阵连在一起”： 您的理解是正确的，一个 $N\times M$ 的特征张量可以看作是 $N$ 个特征向量（样本）堆叠在一起。

B. 为什么特征数据通常是 float？

• float() / torch.float32 (默认)： 用于存储连续的、实数值数据。
  • 原因： 机器学习中的特征（如身高、温度、距离等）通常是连续的浮点数。
  • 核心原因： 深度学习和梯度下降算法需要进行求导和高精度运算。在 PyTorch 中，只有浮点类型的张量才会被默认跟踪梯度并参与自动求导（Autograd）。即使对于 KNN 这种无需训练的算法，特征数据也通常保持为浮点数，以确保距离计算（涉及减法、平方、开方）的精度。

C. 可以使用 from_numpy().int() / torch.int 吗？

• 可以，但仅用于特定数据。
  • int() / torch.int32 或 long() / torch.int64 用于存储离散的、整数值数据。
  • 常见用途： 标签（Label）（如类别 0, 1, 2）、索引（Index）、或者计数（Count）。
• 代码中的例子：

  # 标签数据使用 long (64位整数)
  y_train = torch.from_numpy(y_train).long() 
  

  KNN 代码中，y_train（类别标签）就是使用 long() 进行转换的。特征数据 (X_train) 应该使用 float()，而标签数据 (y_train) 应该使用 long()。