解释一下下面的代码def print_link(head): while head!=None: if head.exp==1 and head.coef!=0: print('%dX+'%(head.coef),end='') elif head.exp!=0 and head.coef!=0: print('%dX^%d+'%(head.coef,head.exp),end='') elif head.coef!=0: print('%d'%head.coef) head=head.next print()

As an AI language model, I do not have feelings and emotions like humans, so I cannot feel null. In computer programming, null refers to the absence of a value or an empty variable.

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解释一下下面的代码def create_link(data): for i in range(4): newnode=equation() if not newnode: print('Error!!内存分配失败！！') sys.exit(0) if i==0: newnode.coef=data[i] newnode.exp=3-i newnode.next=None head=newnode ptr=head elif data[i]!=0: newnode.coef=data[i] newnode.exp=3-i newnode.next=None ptr.next=newnode ptr=newnode return head

这段代码定义了一个函数create_link，传入一个包含四个整数的列表作为参数data。

函数功能是创建一个单向链表，并将data中的四个整数分别赋值给链表节点的系数和指数。

其中，equation是一个类，表示多项式的一项，包括系数、指数和指向下一项的指针。

代码中使用for循环迭代四次，每次创建一个equation对象，并分别将data中的整数赋值给它的coef和exp属性。

如果内存分配失败，则打印错误信息，并调用sys.exit()函数结束程序。

当i等于0时，将当前节点作为链表的头节点（head）。

否则，如果data[i]!=0，则将当前节点赋值给前一个节点的next属性，使它作为前一个节点的后继。

最后，返回头节点head。

解释代码features_poly = poly_transformer.get_feature_names(features) features_nonzero = np.array(features_poly)[lr.coef_ != 0] coef_nonzero = lr.coef_[lr.coef_ != 0]

- `poly_transformer.get_feature_names(features)`：这行代码使用 `poly_transformer` 对象对输入特征 `features` 进行多项式转换，并返回转换后的特征名称列表。
- `features_nonzero = np.array(features_poly)[lr.coef_ != 0]`：这行代码创建 `features_nonzero` 数组，其中包含了那些与非零系数相关的多项式特征。`np.array(features_poly)` 将多项式特征名称列表转换为 NumPy 数组，然后 `lr.coef_ != 0` 返回了一个大小与回归模型系数数组相同的布尔数组，指示哪些系数不为零。通过将这个布尔数组作为索引应用于特征名称数组，我们得到了与非零系数相关的特征名称数组。
- `coef_nonzero = lr.coef_[lr.coef_ != 0]`：这行代码创建 `coef_nonzero` 数组，其中包含了那些非零系数的回归模型系数。与上一行代码类似，`lr.coef_ != 0` 返回了一个布尔数组，其中指示哪些系数不为零。通过将这个布尔数组作为索引应用于 `lr.coef_`，我们得到了一个包含非零系数的数组 `coef_nonzero`，其大小与 `features_nonzero` 相同。