Neo4j 安装、使用教程

人工智能111

文章目录

*
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+ 一、Neo4j 的安装与配置
+
* 1、安装JDK
* 2、安装Neo4j
* 3、Neo4j环境变量配置
* 4、启动服务器
+ 二、Neo4j 使用教程

一、Neo4j 的安装与配置

1、安装JDK

由于Neo4j是基于Java的图形数据库,运行Neo4j需要启动JVM进程,因此必须安装JAVA SE的JDK。配置 JDK环境,为以后能适应Springboot,请选择最低JDK1.8的环境。

2、安装Neo4j

下载地址:https://neo4j.com/download-center
我安装的是 Neo4j Community Edition 3.5.30,
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若安装Neo4j 4.x 版本,需使用 jdk11

解压后的文件夹内容如图:
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其中主要目录结构有
1、bin目录:用于存储Neo4j的可执行程序;
2、conf目录:用于控制Neo4j启动的配置文件;
3、data目录:用于存储核心数据库文件;
4、plugins目录:用于存储Neo4j的插件;

; 3、Neo4j环境变量配置

此电脑——>右键"属性"——>高级系统设置——>环境变量
设置主目录环境变量,在系统变量下,新建一个系统变量。

变量名 = NEO4J_HOME
变量值 = E:\Neo4j\neo4j-community-3.5.3 (这里设置为你自己的Neo4j主目录)

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设置好后,点击确定。再找到你的系统变量Path(原先设置JDK时用到的)。新建一个值: %NEO4J_HOME%\bin
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4、启动服务器

通过使用 neo4j.bat文件启动服务器,该文件存放在主目录的bin文件夹中
在cmd中,输入 neo4j.bat console并回车Neo4j 安装、使用教程
现在可以通过浏览器输入 http://localhost:7474/ ,访问服务器。初始的用户名和密码均是 neo4j,输入密码,点击connect, 初次使用系统还会要求你改密码,到时候输入新密码即可。

二、Neo4j 使用教程

1、创建一个人物节点
CREATE (n:Person {name:'John'}) RETURN n

CREATE是创建操作,Person是标签,代表节点的类型。花括号{}代表节点的属性,属性类似Python的字典。这条语句的含义就是创建一个标签为Person的节点,该节点具有一个name属性,属性值是John。
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2、继续来创建更多的人物节点,并分别命名

CREATE (n:Person {name:'Sally'}) RETURN n;
CREATE (n:Person {name:'Steve'}) RETURN n;
CREATE (n:Person {name:'Mike'}) RETURN n;
CREATE (n:Person {name:'Liz'}) RETURN n;
CREATE (n:Person {name:'Shawn'}) RETURN n;

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3、创建地区节点

CREATE (n:Location {city:'Miami', state:'FL'});
CREATE (n:Location {city:'Boston', state:'MA'});
CREATE (n:Location {city:'Lynn', state:'MA'});
CREATE (n:Location {city:'Portland', state:'ME'});
CREATE (n:Location {city:'San Francisco', state:'CA'});![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/412494160edb421b86b1d03a03c2e9ae.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5Y2O55KD,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)

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如图所示,共有6个人物节点、5个地区节点,Neo4J贴心地使用不用的颜色来表示不同类型的节点。

4、接下来创建关系

MATCH (a:Person {name:'Liz'}),
      (b:Person {name:'Mike'})
MERGE (a)-[:FRIENDS]->(b)

这里的方括号[]即为关系,FRIENDS为关系的类型。注意这里的箭头 -->是有方向的,表示是从a到b的关系。 如图,Liz和Mike之间建立了FRIENDS关系,通过Neo4J的可视化很明显的可以看出:
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5、关系也可以增加属性

MATCH (a:Person {name:'Shawn'}),
      (b:Person {name:'Sally'})
MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2001}]->(b)

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在关系中,同样的使用花括号{}来增加关系的属性,也是类似Python的字典,这里给FRIENDS关系增加了since属性,属性值为2001,表示他们建立朋友关系的时间。

6、接下来增加更多的关系

MATCH (a:Person {name:'Shawn'}), (b:Person {name:'John'}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2012}]->(b);
MATCH (a:Person {name:'Mike'}), (b:Person {name:'Shawn'}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2006}]->(b);
MATCH (a:Person {name:'Sally'}), (b:Person {name:'Steve'}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2006}]->(b);
MATCH (a:Person {name:'Liz'}), (b:Person {name:'John'}) MERGE (a)-[:MARRIED {since:1998}]->(b);

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7、然后,建立不同类型节点之间的关系-人物和地点的关系

MATCH (a:Person {name:'John'}), (b:Location {city:'Boston'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1978}]->(b)

这里的关系是BORN_IN,表示出生地,同样有一个属性,表示出生年份。

如图,在人物节点和地区节点之间,人物出生地关系已建立好。
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8、同样建立更多人的出生地

MATCH (a:Person {name:'Liz'}), (b:Location {city:'Boston'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1981}]->(b);
MATCH (a:Person {name:'Mike'}), (b:Location {city:'San Francisco'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1960}]->(b);
MATCH (a:Person {name:'Shawn'}), (b:Location {city:'Miami'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1960}]->(b);
MATCH (a:Person {name:'Steve'}), (b:Location {city:'Lynn'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1970}]->(b);

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9、至此,知识图谱的数据已经插入完毕,可以开始做查询了。

我们查询下所有在Boston出生的人物

MATCH (a:Person)-[:BORN_IN]->(b:Location {city:'Boston'}) RETURN a,b

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10、查询所有对外有关系的节点

MATCH (a)-->() RETURN a

注意这里箭头的方向,返回结果不含任何地区节点,因为地区并没有指向其他节点(只是被指向)
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11、查询所有有关系的节点

MATCH (a)--() RETURN a

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12、查询所有对外有关系的节点,以及关系类型

MATCH (a)-[r]->() RETURN a.name, type(r)

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13、查询所有有结婚关系的节点

MATCH (n)-[:MARRIED]-() RETURN n

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14、创建节点的时候就建好关系

CREATE (a:Person {name:'Todd'})-[r:FRIENDS]->(b:Person {name:'Carlos'})

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15、查找某人的朋友的朋友

MATCH (a:Person {name:'Mike'})-[r1:FRIENDS]-()-[r2:FRIENDS]-(friend_of_a_friend) RETURN friend_of_a_friend.name AS fofName

返回Mike的朋友的朋友:
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16、增加/修改节点的属性

MATCH (a:Person {name:'Liz'}) SET a.age=34;
MATCH (a:Person {name:'Shawn'}) SET a.age=32;
MATCH (a:Person {name:'John'}) SET a.age=44;
MATCH (a:Person {name:'Mike'}) SET a.age=25;

这里,SET表示修改操作
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17、删除节点的属性

MATCH (a:Person {name:'Mike'}) SET a.test='test'
MATCH (a:Person {name:'Mike'}) REMOVE a.test

删除属性操作主要通过 REMOVE

18、删除节点

MATCH (a:Location {city:'Portland'}) DELETE a

除节点操作是 DELETE

19、删除有关系的节点

MATCH (a:Person {name:'Todd'})-[rel]-(b:Person) DELETE a,b,rel

20、删除数据库中的图

MATCH (n) DETACH DELETE n

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这里,MATCH 是匹配操作,而小括号() 代表一个节点node(可理解为括号类似一个圆形),括号里面的n为标识符。

Original: https://blog.csdn.net/zeroheitao/article/details/122925845
Author: 42854
Title: Neo4j 安装、使用教程



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Title: tensorflow的详细安装(包含jupyter notebook)

安装Anaconda

在官网https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载Anaconda
自己用就选Just ME,我这里是对所有用户都可以
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完成等待安装
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安装完成就打开菜单栏的Anaconda Prompt
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进入之后可以输入conda --version来查看下载的版本,我这里下载的是4.8.2版本的
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; 安装tensorflow

添加镜像源通道
首先要加一个国内图源频道,一般都是默认的外图连接,下载会很慢。之前使用的是清华大学的图片源,但现在设置了权限,安装后可能会出现问题,可以使用以下命令来删除权限。

[En]

First of all, it is necessary to add a domestic image source channel, which is generally the default foreign image connection, and the download will be very slow. The image source of Tsinghua University was used before, but now the permissions are set and there may be problems after installation, so you can use the following command to remove permissions.

conda config

之后再来添加镜像源通道

conda config
conda config
conda config
conda config
conda config

接下来就要开始创建环境了输入

conda create -n tensorflow python=3.7

在正常情况下,不出问题的话是会显示以下,他告诉你启动tensorflow用activate tensorflow,退出用deactivate tensorflow,接下来我们就要进入tensorflow了
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但是有的时候会报错的可能性我自己遇到的统计了一下

WARNING: A newer version of conda exists.

=
current version: 4.8.2
latest version: 4.12.0

也许你之前下载的时候发现了一个错误,然后当你再次下载时,你会继续报告它。原因是您之前下载的内容已断开连接,尚未清理。如果你再下载一次,你不知道到哪里去下载。

[En]

Maybe you found an error when you downloaded it before, and then you will continue to report it when you download it again. The reason is that what you downloaded before is disconnected and hasn't been cleaned up. If you download it again, you don't know where to download it.

报错如下所示:
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conda clean all

这时候就会发现removing删除之前已经下载的文件包,之后再来下载就可以了

激活tensorflow

输入activate tensorflow,从(base)的前缀变成(tensorflow)的就代表激活成功
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安装tensorflow
进入tensorflow之后,输入命令下载tensorflow,这里可以指定tensorflow的版本(tensorflow==2.0.0),但是有的时候在库里寻找固定版本时间比较长,所以我建议不固定版本,让他自己匹配合适的版本

pip install tensorflow

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这样就代表下载完成了,如果不放心,可以使用conda info --envs来查看一下,看看自己是否下载成功,显示tensorflow就表示成功了

conda info

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安装jupyter notebook

接下来就简单了,直接利用install安装,选择y,等待安装即可
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; 输入jupyter notebook自动跳转到浏览器

在tensorflow里输入jupyter notebook就会自动跳转到浏览器
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这个时候很多人都不知道在哪里打开命令执行页面,在右上角有一个New,选择我们下载好的python3.7版本,就进入命令页面了
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测试

输入命令看是否执行成功

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

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tf1版本中用此代码测试:

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(10)
b= tf.constant(12)
sess.run(a+b)

若出现22表明环境安装成功

tf2版本中⽤用以下代码测试:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
sess = tf.compat.v1.Session()
a = tf.constant(10)
b= tf.constant(12)
sess.run(a+b)

若出现22表明环境安装成功
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我这里结果显示的是22,安装成功

Original: https://blog.csdn.net/PEABRAIND/article/details/123883430
Author: 独宠。
Title: tensorflow的详细安装(包含jupyter notebook)