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

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 KKK 值），就应该定义 __init__。

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：

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。

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。

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：
python 复制代码
```
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。

这是一个关于 PyTorch 张量类型的关键问题。

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×MN \times MN×M 的特征张量可以看作是 NNN 个特征向量（样本）堆叠在一起。

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。

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：
python 复制代码
```
# 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()。