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Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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高光谱分析工具包使用示例
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展示如何使用统一入口调用各个功能模块
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"""
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import os
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import sys
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from pathlib import Path
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# 添加当前目录到Python路径
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sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__))
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def print_example_header(title: str, description: str):
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"""打印示例头部"""
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print("\n" + "="*70)
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print(f"📋 示例: {title}")
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print("="*70)
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print(description)
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print()
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def print_command(cmd: str, explanation: str = ""):
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"""打印命令"""
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print(f"🔧 命令: {cmd}")
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if explanation:
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print(f"📖 说明: {explanation}")
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print()
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def run_example_command(cmd: str):
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"""运行示例命令"""
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print(f"执行命令: {cmd}")
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print("-" * 50)
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os.system(cmd)
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print("-" * 50)
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def main():
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"""主函数 - 展示所有示例"""
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print("🌟 高光谱分析工具包 - 使用示例")
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print("本示例展示如何使用统一的 main.py 入口调用各个功能模块")
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print("注意: 示例中的文件路径需要根据实际情况修改")
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# 示例数据路径（占位符）
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sample_hdr = "data/sample.hdr"
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sample_csv = "data/sample.csv"
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sample_roi = "data/roi.xml"
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output_dir = "results"
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# 确保输出目录存在
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Path(output_dir).mkdir(exist_ok=True)
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# 示例1: 降维分析
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print_example_header(
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"1. 降维分析 (PCA)",
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"使用主成分分析将高光谱数据降维到3个组件"
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)
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cmd1 = f"python main.py dim-reduction --input {sample_hdr} --method pca --n-components 3 --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd1, "执行PCA降维，输出降维后的数据和可视化结果")
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# 示例2: 批量降维分析
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print_example_header(
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"2. 批量降维分析",
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"同时运行多种降维方法进行对比分析"
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)
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cmd2 = f"python main.py dim-reduction --input {sample_hdr} --method pca --batch --output-dir {output_dir}/batch_dim"
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print_command(cmd2, "批量执行PCA、ICA、FA等多种降维方法")
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# 示例3: 图像分割
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print_example_header(
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"3. 图像分割 (Otsu阈值)",
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"使用Otsu方法对指定波段进行阈值分割"
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)
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cmd3 = f"python main.py segmentation --input {sample_hdr} --method otsu --band-index 50 --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd3, "对第50个波段应用Otsu自动阈值分割")
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# 示例4: 边缘检测
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print_example_header(
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"4. 边缘检测 (Canny算子)",
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"使用Canny算子进行边缘检测"
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)
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cmd4 = f"python main.py edge-detection --input {sample_hdr} --method canny --band-index 30 --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd4, "对第30个波段应用Canny边缘检测")
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# 示例5: 批量边缘检测
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print_example_header(
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"5. 批量边缘检测",
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"同时运行多种边缘检测算法进行对比"
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)
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cmd5 = f"python main.py edge-detection --input {sample_hdr} --method canny --batch --output-dir {output_dir}/batch_edge"
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print_command(cmd5, "批量执行Sobel、Canny等多种边缘检测方法")
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# 示例6: 异常检测
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print_example_header(
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"6. 异常检测 (协方差矩阵)",
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"使用协方差矩阵方法检测高光谱异常"
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)
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cmd6 = f"python main.py anomaly-detection --input {sample_hdr} --method covariance --contamination 0.1 --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd6, "检测10%的异常样本")
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# 示例7: 分类分析
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print_example_header(
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"7. 分类分析 (SVM)",
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"使用SVM对高光谱数据进行监督分类"
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)
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cmd7 = f"python main.py classification --input {sample_hdr} --roi-file {sample_roi} --method svm --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd7, "基于ROI标注数据训练SVM分类器")
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# 示例8: 聚类分析
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print_example_header(
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"8. 聚类分析 (K-Means)",
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"使用K-Means对高光谱数据进行无监督聚类"
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)
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cmd8 = f"python main.py clustering --input {sample_hdr} --method kmeans --n-clusters 5 --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd8, "将数据聚类为5个类别")
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# 示例9: 批量聚类分析
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print_example_header(
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"9. 批量聚类分析",
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"同时运行多种聚类算法进行对比"
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)
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cmd9 = f"python main.py clustering --input {sample_hdr} --method kmeans --batch --output-dir {output_dir}/batch_cluster"
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print_command(cmd9, "批量执行K-Means、GMM等多种聚类方法")
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# 示例10: 特征选择
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print_example_header(
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"10. 特征选择 (SPA)",
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"使用连续投影算法选择最优特征"
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)
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cmd10 = f"python main.py feature-selection --input {sample_csv} --label-column target --method spa --n-features 20 --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd10, "从CSV数据中选择20个最优特征")
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# 示例11: 光谱指数计算
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print_example_header(
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"11. 光谱指数计算",
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"计算植被指数和其他光谱参数"
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)
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cmd11 = f"python main.py spectral-index --input {sample_hdr} --indices NDVI EVI --png --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd11, "计算NDVI和EVI指数并生成可视化")
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# 示例12: 批量光谱指数计算
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print_example_header(
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"12. 批量光谱指数计算",
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"计算所有可用光谱指数"
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)
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cmd12 = f"python main.py spectral-index --input {sample_hdr} --batch --png --output-dir {output_dir}/batch_indices"
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print_command(cmd12, "计算所有光谱指数并生成PNG可视化")
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# 示例13: 数据预处理
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print_example_header(
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"13. 数据预处理 (标准化)",
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||
"对光谱数据进行标准化处理"
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)
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cmd13 = f"python main.py preprocessing --input {sample_csv} --method standard --handle-outliers --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd13, "执行Z-score标准化并处理异常值")
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# 示例14: 形状特征分析
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print_example_header(
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"14. 形状特征分析",
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"分析分割结果的形状特征"
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)
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cmd14 = f"python main.py shape-features --input segmented.dat --input-type dat --band-index 0 --min-area 50 --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd14, "分析分割图像的形状特征（面积、周长、圆形度等）")
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# 示例15: 颜色分析
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print_example_header(
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"15. 颜色分析 (色差计算)",
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"计算颜色样本间的色差"
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)
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cmd15 = f"python main.py color-analysis --input lab_image.hdr --standards-file color_standards.csv --method CIEDE2000 --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd15, "使用CIEDE2000公式计算色差")
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# 示例16: 图像滤波
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print_example_header(
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"16. 图像滤波 (中值滤波)",
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"对高光谱数据应用空间滤波"
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)
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cmd16 = f"python main.py filtering --input {sample_hdr} --filter-type median --kernel-size 3 --band-index 50 --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd16, "对第50个波段应用3x3中值滤波")
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# 示例17: 回归分析
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print_example_header(
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"17. 回归分析",
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"使用多种算法进行光谱回归分析"
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)
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cmd17 = f"python main.py regression --input {sample_csv} --label-column chlorophyll --models ridge lasso xgboost --tune-params --output-dir {output_dir}"
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print_command(cmd17, "使用岭回归、LASSO和XGBoost进行叶绿素含量预测")
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print("\n" + "="*70)
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print("🎯 运行示例")
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print("="*70)
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print("要运行上述示例，请:")
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print("1. 准备相应的数据文件")
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print("2. 修改文件路径为实际路径")
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print("3. 复制粘贴相应的命令到终端执行")
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print()
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print("例如，查看帮助信息:")
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print(" python main.py --help")
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print()
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print("查看特定任务的参数:")
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print(" python main.py dim-reduction --help")
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||
print()
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||
print("查看所有可用任务:")
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print(" python main.py list")
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# 询问用户是否要运行示例
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print("\n❓ 是否要运行一个简单的示例？(y/n): ", end="")
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try:
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response = input().strip().lower()
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if response == 'y':
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print("\n运行基本帮助示例...")
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run_example_command("python main.py --help")
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except KeyboardInterrupt:
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print("\n\n退出示例展示")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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