使用python帮我写个代码，要求实现图神经网络连接预测的三个评价标准分别为，MR, MRR, Hit@n

当然可以！以下是一个使用 Python 实现图神经网络连接预测评价标准的示例代码：

import numpy as np

def calculate_MR(scores):
    return np.mean(scores)

def calculate_MRR(scores):
    reciprocal_ranks = np.reciprocal(scores)
    return np.mean(reciprocal_ranks)

def calculate_Hit_at_n(scores, n):
    hits = [1 if score <= n else 0 for score in scores]
    return np.mean(hits)

# 假设有一组连接预测得分
scores = [0.5, 0.1, 0.8, 0.3, 0.6]

# 计算 MR
MR = calculate_MR(scores)
print("MR:", MR)

# 计算 MRR
MRR = calculate_MRR(scores)
print("MRR:", MRR)

# 计算 Hit@n
n = 0.4
Hit_at_n = calculate_Hit_at_n(scores, n)
print("Hit@{}:".format(n), Hit_at_n)

这段代码中，`calculate_MR` 函数用于计算 MR（Mean Rank），`calculate_MRR` 函数用于计算 MRR（Mean Reciprocal Rank），`calculate_Hit_at_n` 函数用于计算 Hit@n（Top-n Hit）。您可以将您的连接预测得分传递给这些函数，然后得到相应的评价标准分数。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体的数据和评价标准进行适当的修改。希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。