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Python py2neo包和prompt-toolkit冲突，导致jupyter notebook不能用，解决方法

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基于neo4j,django,pytorch,py2neo的电影图谱及问答 功能主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及问答几个模块。 项目中用到的数据来自网上公开数据集 前端页面参考：https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph，在此表示非常感谢。 准备数据及构建实体及关系 note:以下数据导入是在Neo4j控制台上完成，将数据data/node与data/relation放入neo4j安装目录下import文件夹下： 三类实体(节点)： 实体类型 数据文件 数量 说明 Movie Movie.csv 4587 电影实体 Person Person.csv 22937 人员实体 Country Country.csv 84 国家实体 四类关系： 关系类型 主语

本文实例讲述了Python使用py2neo操作图数据库neo4j的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、概念 图：数据结构中的图由节点和其之间的边组成。节点表示一个实体，边表示实体之间的联系。 图数据库：以图的结构存储管理数据的数据库。其中一些数据库将原生的图结构经过优化后直接存储，即原生图存储。还有一些图数据库将图数据序列化后保存到关系型或其他数据库中。 之所以使用图数据库存储数据是因为它在处理实体之间存在复杂关系的数据具有很大的优势。使用传统的关系型数据库在处理数据之间的关系时其实很不方便。例如查询选修一个课程的同学时需要join两个表，查询选修某个课程的同学还选修什么课程，这就需要

neo4j-python-pandas-py2neo-v3 利用pandas将excel中数据抽取，以三元组形式加载到neo4j数据库中构建相关知识图谱 Neo4j知识图谱构建 1.运行环境： python3.6.5 windows10 具体包依赖可以参考文件requirements.txt pip install -r requirements.txt 2.Pandas抽取excel数据 Excel数据结构如下 通过函数data_extraction和函数relation_extrantion分别抽取构建知识图谱所需要的节点数据以及联系数据，构建三元组。 数据提取主要采用pandas将excel数据转换成dataframe类型 invoice_neo4j.py 3.建立知识图谱所需节点和边数据 DataToNeo4jClass.py 2019.2.15更新 更新neo4j_matrix.

Neo4j电影示例应用程序-Python版本 首先，使用设置，这样我们就不会破坏您计算机上拥有的任何其他Python东西。 安装完之后，让我们为我们的应用程序设置一个环境： $ virtualenv cypher-app New python executable in cypher-app/bin/python Installing setuptools, pip...done. $ source cypher-app/bin/activate 下一步是安装应用程序的依赖项： (cypher-app)$ pip install -r requirements.txt ... Successfully installed py2neo Cleaning up... 最后，让我们启动一个Bottle Web服务器： (cypher-app)$ python example

主要介绍了Python使用py2neo操作图数据库neo4j的方法,结合实例形式详细分析了Python使用py2neo操作图数据库neo4j的具体步骤、原理、相关使用技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下

py2neo-3.1.1-py2.py3-none-any.whl 使用方式 pip install py2neo-3.1.1-py2.py3-none-any.whl 安装