# Notas com Alice Martins ## 2023-05-04 ### Problemas #### Tarefa 1A 1. Está a contar os nós "in" e os nós "out" ao contrário, certo? `len(children)` diz quantas arestas saem de `x`. 2. Em ```python if len(parents) != 0: asc += 1 if len(children) != 0: des += 1 ``` deve ser ```python if len(parents) != 0: des += 1 if len(children) != 0: asc += 1 ``` porque o nó `x` é (mais) um descendente se tem ascendentes (e igualmente para ascendente). #### Tarefa 1B 1. Não deve misturar o código para definir o grafo `G` com o código para o grafo `dot`. **Exceto** se quiser percorrer apenas uma vez `model.nodes` e `model.edges`. ### Sugestões - **Use sempre, e só, o inglês no seu código**, não só porque não se podem usar acentos, como `nós_in`, mas também porque misturar português com inglês fica estranho (isto é, _feio_!). É melhor `nodes_in` do que `nos_in`. - Use nomes descritivos nas suas variáveis: `node` em vez de `x`. - Em vez de `asia = bn.import_DAG("asia2.bif")` talvez `dag = bn.import_DAG("asia2.bif")` seja melhor (**porquê?**) - O código também fica mais simples se usar "f-strings": Em vez de ```python print("Número de nós:", len(nos)) ``` use ```python print(f"Número de nós: {len(nos)}") ``` ### Desafios 1. **Torne o seu código geral.** 1. Coloque a parte essencial da tarefa 1A numa função, `summary_dag(filename)`, que tem argumento uma `string` com o nome do ficheiro e devolve um `dict` com chaves `dag_file`, `nodes`, `count_parents`, `count_children`, `count_in_edges`, `count_out_edges`. 2. Use uma função `summary_str(d)` que tem argumento um `dict` como acima e devolve uma `string` com as perguntas e as respostas "bem formatadas". Por exemplo: ```text DAG file: asia2.bif Number of nodes: 8 Number of parents: 6 Number of children: 6 Average in-degree: 1.0 Average out-degree: 1.0 Nodes: asia tub ... ``` 3. Por fim, combine as duas funções: ```python summary = summary_dag("asia2.bif") message = summary_str(summary) print(message) ``` 4. Coloque a parte essencial da tarefa 1B em funções `show_dag(model)` e `save_dag(model, target_filename)`. 2. **A biblioteca `bnlearn` é excessiva para estas tarefas.** Não só precisa de várias dependências irrelevantes para o que pretendemos, por exemplo o `pytorch`, como demora imenso tempo a ler o ficheiro. _Procure uma alternativa mais simples._ (**n.b.** não sei se existe!)