输出一个针对于树形数据的异常探查代码，异常规则为3-sigma

下面是一个针对于树形数据的异常探查代码，异常规则为 3-sigma：

import numpy as np

# 定义一个树形数据结构
class TreeNode:
    def __init__(self, value, children=None):
        self.value = value
        self.children = children if children else []

# 定义一个函数，计算一个节点及其子节点的平均值和标准差
def calc_mean_std(node):
    values = []
    for child in node.children:
        c_values = calc_mean_std(child)
        values.extend(c_values)
    values.append(node.value)
    mean = np.mean(values)
    std = np.std(values)
    return values, mean, std

# 定义一个函数，遍历树形数据结构，找出所有异常节点
def find_abnormal_nodes(root, threshold=3):
    abnormal_nodes = []
    stack = [root]
    while stack:
        node = stack.pop()
        values, mean, std = calc_mean_std(node)
        for value in values:
            if abs(value-mean) > threshold*std:
                abnormal_nodes.append(node)
                break
        stack.extend(node.children)
    return abnormal_nodes

# 测试代码
root = TreeNode(2, [
    TreeNode(1),
    TreeNode(4, [
        TreeNode(3),
        TreeNode(5),
        TreeNode(6)
    ]),
    TreeNode(7)
])
abnormal_nodes = find_abnormal_nodes(root)
for node in abnormal_nodes:
    print(node.value)

该代码中，我们定义了一个树形数据结构 `TreeNode`，并定义了两个函数：`calc_mean_std()` 和 `find_abnormal_nodes()`。

`calc_mean_std()` 函数用于计算一个节点及其子节点的平均值和标准差，该函数接受一个节点作为参数，返回值为一个元组，包含了节点及其子节点的所有数据、平均值和标准差。该函数使用递归的方式，先遍历所有子节点并计算它们的平均值和标准差，然后将它们的数据合并起来，并计算当前节点的平均值和标准差。

`find_abnormal_nodes()` 函数用于遍历树形数据结构，找出所有异常节点，该函数接受一个根节点和一个阈值作为参数，返回值为一个列表，包含了所有异常节点。该函数使用栈的方式进行遍历，对于每个节点，调用 `calc_mean_std()` 函数计算其平均值和标准差，如果该节点及其子节点中有任何一个数据点的值超过了 `mean+threshold*std` 或 `mean-threshold*std`，则将该节点加入异常节点列表中。

在测试代码中，我们构造了一个树形数据结构，其中包含了一些异常节点。然后调用 `find_abnormal_nodes()` 函数，找出所有异常节点，并输出它们的值。

这个代码可以用于树形数据结构中的异常探查，其中异常规则为 3-sigma。