y0
v0.2.10
y0 （發音為「為什麼不呢？」）是用於因果推理的 Python 程式碼。
y0有一個功能齊全的內部領域特定語言來表示機率表達式：
from y0 . dsl import P , A , B
# The probability of A given B
expr_1 = P ( A | B )
# The probability of A given not B
expr_2 = P ( A | ~ B )
# The joint probability of A and B
expr_3 = P ( A , B )它也可以用於操作表達式：
from y0 . dsl import P , A , B , Sum
P ( A , B ). marginalize ( A ) == Sum [ A ]( P ( A , B ))
P ( A , B ). conditional ( A ) == P ( A , B ) / Sum [ A ]( P ( A , B )) DSL 物件可以使用str()轉換為字串，並使用y0.parser.parse_y0()解析回來。
可以在此 Jupyter Notebook 中找到 DSL 的完整演示
y0有一個建立在networkx之上的非循環有向混合圖的概念，可用來建模因果關係：
from y0 . graph import NxMixedGraph
from y0 . dsl import X , Y , Z1 , Z2
# Example from:
# J. Pearl and D. Mackenzie (2018)
# The Book of Why: The New Science of Cause and Effect.
# Basic Books, p. 240.
napkin = NxMixedGraph . from_edges (
directed = [
( Z2 , Z1 ),
( Z1 , X ),
( X , Y ),
],
undirected = [
( Z2 , X ),
( Z2 , Y ),
],
) y0在y0.examples中有許多預先編寫的範例，這些範例來自 Pearl、Shpitser、Bareinboim 等。
y0提供了許多演算法的實際實現，這些演算法在過去 15 年的出版物中仍未實現，包括：
| 演算法 | 參考 |
|---|---|
| ID | 施皮策和珀爾，2006 |
| 國際資料中心 | 施皮策和珀爾，2008 |
| ID* | 施皮策和珀爾，2012 |
| 國際資料中心* | 施皮策和珀爾，2012 |
| 替代結果 | 蒂卡和卡爾瓦寧，2018 |
將演算法應用於 ADMG 和因果查詢以產生 DSL 中表示的估計值，如下所示：
from y0 . dsl import P , X , Y
from y0 . examples import napkin
from y0 . algorithm . identify import Identification , identify
# TODO after ID* and IDC* are done, we'll update this interface
query = Identification . from_expression ( graph = napkin , query = P ( Y @ X ))
estimand = identify ( query )
assert estimand == P ( Y @ X )最新版本可以透過 PyPI 安裝：
$ pip install y0最新的程式碼和數據可以直接從 GitHub 安裝：
$ pip install git+https://github.com/y0-causal-inference/y0.git無論是提出問題、提出拉取請求還是分叉，我們都會感激您的貢獻。有關參與的更多信息，請參閱 CONTRIBUTING.md。
此套件中的程式碼根據 BSD-3-Clause 許可證獲得許可。
在我們發布關於y0應用說明之前，您可以透過我們的 Zenodo 記錄引用該軟體（另請參閱上面的徽章）：
@software { y0 ,
author = { Charles Tapley Hoyt and
Jeremy Zucker and
Marc-Antoine Parent } ,
title = { y0-causal-inference/y0 } ,
month = jun,
year = 2021 ,
publisher = { Zenodo } ,
version = { v0.1.0 } ,
doi = { 10.5281/zenodo.4950768 } ,
url = { https://doi.org/10.5281/zenodo.4950768 }
}該專案得到了多個組織的支持（按字母順序排列）：
Y0 因果推理引擎的發展由以下撥款資助：
| 資助機構 | 程式 | 授予 |
|---|---|---|
| 美國國防部高等研究計劃局 | 自動化科學知識提取 (ASKE) | HR00111990009 |
| PNNL 資料模型融合計劃 | 用於分析安全約束單元承諾的因果推理和機器學習方法（SCY0） | 90001 |
| 美國國防部高等研究計劃局 | 自動化科學知識擷取與建模 (ASKEM) | HR00112220036 |
該套件是使用 @cthoyt 的 cookiecutter-snekpack 模板透過 @audreyfeldroy 的 cookiecutter 套件創建的。
如果您想透過貢獻程式碼來參與，則自述文件的最後部分適用。
若要以開發模式安裝，請使用下列命令：
git clone git+https://github.com/y0-causal-inference/y0.git
cd y0
pip install -e .此專案使用cruft來讓樣板檔案（即配置、貢獻指南、文件配置）與上游 cookiecutter 套件保持同步。更新如下：
pip install cruft
cruft update有關 Cruft 更新命令的更多資訊可在此處取得。
複製儲存庫並使用pip install tox tox-uv安裝tox後， tests/資料夾中的單元測試可以透過以下命令重複運行：
tox -e py此外，這些測試會在 GitHub Action 中的每次提交時自動重新執行。
可以使用以下內容在本機上建立文件：
git clone git+https://github.com/y0-causal-inference/y0.git
cd y0
tox -e docs
open docs/build/html/index.html該文件會自動安裝該套件以及pyproject.toml中指定的額外docs 。可以在那裡添加sphinx插件，例如texext 。此外，它們需要新增到docs/source/conf.py中的extensions列表中。
可以使用本指南將文件部署到 ReadTheDocs。 .readthedocs.yml YAML 檔案包含您需要的所有設定。您還可以在 GitHub 上設定持續集成，不僅檢查 Sphinx 是否可以在隔離環境中建立文件（即使用tox -e docs-test ），還檢查 ReadTheDocs 是否也可以建置文件。
Zenodo 是一個長期存檔系統，可為您的軟體包的每個版本分配一個 DOI。
完成這些步驟後，您就可以開始了！在 GitHub 上進行「發布」後（步驟如下），您可以導航至 https://zenodo.org/account/settings/github/repository/y0-causal-inference/y0 查看該發布的 DOI並連結至Zenodo 記錄。
您只需執行以下步驟一次。
您必須為每台機器執行一次以下步驟。在您的主目錄中建立一個名為.pypirc的文件，並包含以下內容：
[distutils]
index-servers =
pypi
testpypi
[pypi]
username = __token__
password = <the API token you just got>
# This block is optional in case you want to be able to make test releases to the Test PyPI server
[testpypi]
repository = https://test.pypi.org/legacy/
username = __token__
password = <an API token from test PyPI>請注意，由於 PyPI 需要基於令牌的身份驗證，因此我們逐字使用__token__作為使用者。如果您已經有一個帶有[distutils]部分的.pypirc文件，只需確保有一個index-servers鍵並且pypi位於其關聯列表中。有關配置.pypirc檔案的更多資訊可以在此處找到。
在開發模式下安裝軟體包並使用pip install tox tox-uv安裝tox後，從 shell 執行以下命令：
tox -e finish該腳本執行以下操作：
pyproject.toml 、 CITATION.cff 、 src/y0/version.py和docs/source/conf.py中的版本號切換為不帶-dev後綴build將程式碼打包到 tar 檔案和wheel中twine上傳到 PyPI。tox -e bumpversion -- minor 。 這將觸發 Zenodo 為您的版本分配一個 DOI。
