node-red python

时间: 2023-08-12 22:08:21 浏览: 38
Node-RED is a flow-based programming tool that allows you to visually create applications by connecting pre-built nodes together. It is often used for IoT projects and automation tasks. While Node-RED itself is written in Node.js, it provides support for executing Python scripts through the use of the "exec" node. To use Python in Node-RED, you can follow these steps: 1. Install Node.js: Node-RED requires Node.js to be installed on your machine. You can download it from the official website and follow the installation instructions. 2. Install Node-RED: Once Node.js is installed, you can install Node-RED globally by running the following command in your terminal: ``` npm install -g node-red ``` 3. Start Node-RED: After installation, you can start Node-RED by running the following command: ``` node-red ``` 4. Install Python dependencies: To execute Python scripts in Node-RED, you need to install the required Python dependencies. You can do this by running the following command in your terminal: ``` pip install pyserial ``` 5. Use the "exec" node: In Node-RED's visual editor, you can drag and drop an "exec" node from the palette onto your flow. Configure the node to run a Python script by specifying the path to the script file. 6. Write Python scripts: Create a Python script that performs the desired functionality. You can use the `sys.stdin` and `sys.stdout` streams to receive input from and send output to Node-RED. Remember to configure any required input/output parameters and handle errors appropriately in your Python script. That's a brief overview of using Python in Node-RED. Let me know if you have any more specific questions or need further assistance!

相关推荐

zip

node-red-contrib-machine-learning:使用scikit-learn和tensorflow进行机器学习以实现节点红色

安装python和以下库： 可通过命令“ python”访问的 3.6.4或更高版本（在Linux“ python3”上） （可选：可以跳过）安装要安装最新版本，请使用菜单-管理调色板选项并搜索node-red-contrib-machine-learning，或在...
zip

node-red-nodes-enocean-serial:Node-RED EnOcean 输入和输出节点

节点-red-enocean-wireless-in-out Node-RED EnOcean 输入和输出节点节点使用 EnOcean 串行协议，但仅支持简单的无线电报。 在 Raspbery PI 上使用 EnOcean USB 300 网关对节点进行了测试。 // 输入该输入仅支持接收...
zip

node-red-contrib-camerapi:在树莓派相机上通过opencv在树莓派上处理照片的注意事项

节点红色贡献camerapi 一个节点，用于在Raspberry Pi上拍照。 该节点仅在启用了Raspberry Pi摄像头的Raspberry Pi上工作。... sudo apt-get install python-picamera python3-picamera 如果在fileoptio

nodered脚本基本语法

引用\[1\]:node-red-contrib-python-function是一个Node-RED节点，用于在Node-RED中使用Python函数。\[1\]引用\[2\]:Node.js是一个Javascript运行环境，用于构建网络服务和应用的平台。与Javascript相比，Node.js主要应用于后端开发，是一个基于Chrome JavaScript运行时建立的平台，封装了浏览器的解释器作为服务器运行平台。\[2\]引用\[3\]:在Node-RED中，可以使用PM2命令、编辑器、用户管理、JS函数、Exec节点、密码输入、Python脚本等方式来编写脚本。\[3\] 根据以上引用内容，Node-RED脚本的基本语法是使用Javascript或Python编写的。对于Javascript脚本，可以使用Node.js平台提供的语法和API进行开发。而对于Python脚本，可以使用node-red-contrib-python-function节点来执行Python函数。此外，还可以使用其他方式如PM2命令、编辑器、用户管理、Exec节点等来编写和管理脚本。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Node-RED探索 -- PM2 用户管理 JS Exec密码 Python UDP](https://blog.csdn.net/weifengdq/article/details/125059988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [node-red、nodejs与JavaScript之间的区别与联系](https://blog.csdn.net/weixin_52223770/article/details/123325821)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

nodered清洗数据

对于使用NodeRed进行数据清洗，可以使用一些节点来实现。其中，可以使用"HTML"节点和"Function"节点来清洗数据。 首先，使用"HTML"节点来移除特定的HTML标签和标签内容。可以使用w3lib库中的remove_tags_with_content函数来实现。例如，使用remove_tags_with_content函数来移除span标签及其内容： python from w3lib.html import remove_tags_with_content a = "<span class=\"dp\">OTEzMjEzMTEzNDY=</span>9<span class=\"dp\">OTEzMjEzMTEzNDY=</span>132131134642891XT" cleaned_data = remove_tags_with_content(a, which_ones=('span',)) print(cleaned_data) # 输出：9132131134642891XT 接下来，可以使用"Function"节点进行进一步的数据处理，例如剔除空数据并调整输出格式。可以使用代码进行数据处理，并使用for循环遍历数据，剔除需要的数据，并调整输出格式。例如： python # 数据处理 def data_process(data): # 进行数据处理的代码 return X, indexs, df # 调整后面将要输出的格式 stocks = get_code() for index in indexs: for name, code in stocks.items(): if name == index: del stocks[code] break 另外，可以使用正则表达式对数据进行清洗。例如，使用re模块中的正则表达式清洗HTML标签： python import re html = '<p class="txt" node-type="feed_list_content" nick-name="人民日报">\n 【<a href="http://s.weibo.com/weibo?q=" target="_blank">#13个求职新方向#</a>！有你心动的职业吗<img src="//img.t.sinajs.cn/t4/appstyle/expression/ext/normal/aa/2018new_bingbujiandan_org.png" title="[并不简单]" alt="[并不简单]" class="face">】近日，人社部、市场监管总局、统计局联合发布13个新职业，既有现在流行的人工智能、<em class="s-color-red">大</em><em class="s-color-red">数据</em>、云计算、物联网等工程技术人员，也有电子竞技员、无人机驾驶员等新颖工种…你心动了吗？哪些学校开设了相关专业值得关注？戳图了解↓↓转给正在求学的TA！ </p>' pre = re.compile('>(.*?)<') text = ''.join(pre.findall(html))

我不想使用python，我想用Jason

好的，您可以使用Node-RED的i2c节点和函数节点来实现在i2c显示器上显示am2320传感器采集到的温湿度数值，并将结果以JSON格式输出。以下是具体步骤： 1. 在Node-RED中安装i2c节点和函数节点。可以在Node-RED编辑器中点击右上方的菜单按钮，选择"Manage Palette"，然后在"Install"选项卡中搜索"node-red-contrib-i2c"和"node-red-contrib-function-npm"并进行安装。 2. 在Node-RED编辑器中拖拽i2c节点和函数节点到工作区，并连接它们。 3. 配置i2c节点。双击i2c节点并在弹出的对话框中选择"Read"操作，然后填写i2c地址和读取长度。通常情况下，am2320传感器的i2c地址为0x5c，读取长度为4字节。配置完成后，点击"Done"保存配置。 4. 配置函数节点。双击函数节点并输入以下代码： javascript const data = Buffer.from(msg.payload); const temperature = data.readUInt16BE(0) / 10; const humidity = data.readUInt16BE(2) / 10; msg.payload = { temperature: temperature, humidity: humidity }; return msg; 该代码将i2c节点读取到的4字节数据解析为温湿度数值，并将其保存到msg.payload中。同时，将温湿度数值以JSON格式返回。 5. 配置i2c节点的输出。将i2c节点的输出连接到函数节点的输入，并在函数节点的输出上添加一个debug节点以验证函数节点的输出是否正确。 6. 配置i2c显示器。可以使用Node-RED的exec节点和shell命令来控制i2c显示器，在显示器上显示温湿度数值。以下是示例代码： bash i2cset -y 1 0x27 0x00 0x38 0x39 0x14 0x78 i i2cset -y 1 0x27 0x00 0x0c i i2cset -y 1 0x27 0x40 '{"temperature":'$(cat /home/pi/temperature.json | jq '.temperature')',"humidity":'$(cat /home/pi/temperature.json | jq '.humidity')'}' i 该代码使用i2cset命令来控制i2c显示器，在显示器上显示温湿度数值。其中，第一行命令用于初始化显示器，第二行命令用于设置显示器为关闭光标、不显示闪烁的模式，第三行命令用于将温湿度数值以JSON格式写入到显示器。注意，需要将上述代码中的i2c地址、JSON文件路径等参数根据实际情况进行修改。 7. 配置Node-RED的exec节点。将exec节点拖拽到工作区，并连接到函数节点的输出。双击exec节点并在弹出的对话框中输入上述代码，即可在i2c显示器上显示温湿度数值。 8. 点击右上方的"Deploy"按钮进行部署。完成部署后，将am2320传感器接入树莓派，并等待一段时间，即可在i2c显示器上看到温湿度数值的显示，并以JSON格式输出。 注意：在使用i2c和JSON格式输出时，需要确保您的树莓派已经连接了am2320传感器，并且已经安装了i2c-tools和jq等必要工具。

kmeans python

{ if (ptr == NULL) return; inorderHelper(ptr->left); cout << ptr->data << " "; inorderKMeans是一种聚类算法，可以用于将数据集分成多个簇。Python中有很多库可以Helper(ptr->right); } template<typename T> void RedBlackTree<T>::preorderHelper(Node<T> *ptr) { if (实现KMeans算法，比如scikit-learn、numpy等。以下是使用scikit-learn实现KMeans算法的示例代码： python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 生成随机数据 dataptr == NULL) return; cout << ptr->data << " "; preorderHelper(ptr->left); preorderHelper(ptr-> = np.random.rand(100, 2) # 定义KMeans模型，设置聚类个数为3 kmeans =right); } template<typename T> void RedBlackTree<T>::inorder() { inorderHelper(root); } template<typename T> void KMeans(n_clusters=3) # 训练模型 kmeans.fit(data) # 打印聚类结果 print(kmeans.labels RedBlackTree<T>::preorder() { preorderHelper(root); } int main() { RedBlackTree<int> rbt; _) 代码中首先生成了一个包含100个样本的二维随机数据集，然后定义了一个 rbt.insert(7); rbt.insert(6); rbt.insert(5); rbt.insert(4); rKMeans模型，并设置聚类个数为3。接着使用fit()方法训练模型，最后打印聚类结果。 注意：在使用KMeans算法时，需要根据实际情况选择合适的聚类个数，bt.insert(3); rbt.insert(2); rbt.insert(1); cout << "Inorder traversal: "; 否则会影响聚类效果。

红黑树python实现

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其在实现上相对复杂。下面是一个红黑树的Python实现的示例代码： python # 节点类 class Node: def __init__(self, key): self.key = key self.parent = None self.left = None self.right = None self.color = 1 # 红色为1，黑色为0 # 红黑树类 class RedBlackTree: def __init__(self): self.nil = Node(None) # 哨兵节点 self.nil.color = 0 self.root = self.nil def insert(self, key): node = Node(key) node.parent = None node.left = self.nil node.right = self.nil node.color = 1 y = None x = self.root while x != self.nil: y = x if node.key < x.key: x = x.left else: x = x.right node.parent = y if y == None: self.root = node elif node.key < y.key: y.left = node else: y.right = node if node.parent == None: node.color = 0 return if node.parent.parent == None: return self.fix_insert(node) def fix_insert(self, node): while node.parent.color == 1: if node.parent == node.parent.parent.right: uncle = node.parent.parent.left if uncle.color == 1: uncle.color = 0 node.parent.color = 0 node.parent.parent.color = 1 node = node.parent.parent else: if node == node.parent.left: node = node.parent self.right_rotate(node) node.parent.color = 0 node.parent.parent.color = 1 self.left_rotate(node.parent.parent) else: uncle = node.parent.parent.right if uncle.color == 1: uncle.color = 0 node.parent.color = 0 node.parent.parent.color = 1 node = node.parent.parent else: if node == node.parent.right: node = node.parent self.left_rotate(node) node.parent.color = 0 node.parent.parent.color = 1 self.right_rotate(node.parent.parent) if node == self.root: break self.root.color = 0 def left_rotate(self, node): y = node.right node.right = y.left if y.left != self.nil: y.left.parent = node y.parent = node.parent if node.parent == None: self.root = y elif node == node.parent.left: node.parent.left = y else: node.parent.right = y y.left = node node.parent = y def right_rotate(self, node): y = node.left node.left = y.right if y.right != self.nil: y.right.parent = node y.parent = node.parent if node.parent == None: self.root = y elif node == node.parent.right: node.parent.right = y else: node.parent.left = y y.right = node node.parent = y # 创建红黑树对象 rbt = RedBlackTree() # 插入节点 rbt.insert(10) rbt.insert(20) rbt.insert(30) rbt.insert(40) rbt.insert(50) # 相关问题:

python 绘制流程图

Python中可用的一些流程图绘制库如下： 1. matplotlib：这是一个广泛使用的Python绘图库，可以制作各种类型的图表，包括流程图。 2. graphviz：这是一个开源的图形可视化工具，可以用Python调用它绘制各种类型的图形，包括流程图。 3. pydot：这是一个Python库，可以用于生成各种类型的图形，包括流程图。 下面是一个使用pydot绘制流程图的示例： python import pydot # 创建一个图形对象 graph = pydot.Dot(graph_type='digraph') # 添加节点 node_a = pydot.Node("Node A", style="filled", fillcolor="red") node_b = pydot.Node("Node B", style="filled", fillcolor="green") node_c = pydot.Node("Node C", style="filled", fillcolor="blue") # 添加边 edge_a_b = pydot.Edge(node_a, node_b) edge_b_c = pydot.Edge(node_b, node_c) edge_c_a = pydot.Edge(node_c, node_a) # 将节点和边添加到图中 graph.add_node(node_a) graph.add_node(node_b) graph.add_node(node_c) graph.add_edge(edge_a_b) graph.add_edge(edge_b_c) graph.add_edge(edge_c_a) # 保存图形 graph.write_png('example.png') 以上代码将创建一个包含三个节点和三条边的流程图，并将其保存为example.png文件。

set_node_attributes

set_node_attributes 是 NetworkX 中的一个函数，用于设置图中节点的属性。 函数签名为： python set_node_attributes(G values, name=None) 其中： - G：要设置属性的图。 - values：一个字典，键为节点名称，值为要设置的属性值，属性名称由参数 name 指定。 - name：要设置的属性名称。 例如，如果要将图 G 中节点的 color 属性设置为 red： python import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_nodes_from([1, 2, 3]) values = {1: 'red', 2: 'red', 3: 'red'} nx.set_node_attributes(G, values, 'color') 现在，可以通过访问节点的 color 属性来获取它的值： python print(G.nodes[1]['color']) # 输出 'red'

Python生成双层网络

### 回答1： 下面是如何在 Python 中生成双层神经网络的代码示例： import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(x): return x * (1 - x) # 输入数据 inputs = np.array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1]]) # 目标输出数据 targets = np.array([[0], [1], [1], [0]]) # 随机初始化权重 weights_0_1 = 2 * np.random.random((3, 4)) - 1 weights_1_2 = 2 * np.random.random((4, 1)) - 1 # 学习率 learning_rate = 0.1 # 训练次数 for iteration in range(10000): layer_0 = inputs layer_1 = sigmoid(np.dot(layer_0, weights_0_1)) layer_2 = sigmoid(np.dot(layer_1, weights_1_2)) layer_2_error = targets - layer_2 layer_2_delta = layer_2_error * sigmoid_derivative(layer_2) layer_1_error = layer_2_delta.dot(weights_1_2.T) layer_1_delta = layer_1_error * sigmoid_derivative(layer_1) weights_0_1 += learning_rate * layer_0.T.dot(layer_1_delta) weights_1_2 += learning_rate * layer_1.T.dot(layer_2_delta) print(layer_2) 这是一个简单的双层神经网络模型，使用了 sigmoid 函数作为激活函数，用于从输入数据预测目标输出数据。 ### 回答2： Python可以使用NetworkX库生成双层网络。双层网络是指由两个不同种类的节点组成的网络，节点可以在不同的层中出现，而边可以连接不同层中的节点。 首先，我们需要安装NetworkX库。可以使用pip命令在命令行中执行以下命令进行安装： pip install networkx 接下来，我们可以使用NetworkX库提供的函数来生成双层网络。首先，我们需要创建两个空的无向图，分别代表两个不同层的网络。可以使用以下代码创建两个空图： import networkx as nx layer1 = nx.Graph() layer2 = nx.Graph() 然后，我们可以向两个图中添加节点和边。可以使用add_node()函数向图中添加节点，使用add_edge()函数向图中添加边。以下是一个简单的例子： layer1.add_node('A') layer1.add_node('B') layer1.add_edge('A', 'B') layer2.add_node(1) layer2.add_node(2) layer2.add_node(3) layer2.add_edge(1, 2) layer2.add_edge(2, 3) 最后，我们可以使用add_layer()函数将两个图合并成一个双层网络。以下是一个示例： G = nx.disjoint_union(layer1, layer2) 通过上述代码，我们可以生成一个包含两个不同层的双层网络。双层网络的节点可以使用节点ID进行访问，边可以通过成员函数访问。我们可以使用NetworkX库提供的其他函数对双层网络进行进一步的操作和分析。 这是使用Python生成双层网络的简单示例。使用NetworkX库可以轻松地创建和操作各种类型的网络，包括双层网络。 ### 回答3： Python中可以使用NetworkX库来生成双层网络。双层网络是指由两个不同类型的节点组成的网络，这两种节点之间存在相互连接的关系。下面是使用NetworkX库生成双层网络的简单示例。 首先，需要安装NetworkX库。可以使用pip命令来安装： pip install networkx 接下来，导入NetworkX库： python import networkx as nx 然后，创建一个空的双层网络： python G = nx.Graph() 接着，添加节点。可以使用add_node方法添加各自层次的节点，例如： python G.add_node("A", layer=1) G.add_node("B", layer=1) G.add_node("C", layer=2) G.add_node("D", layer=2) 添加边可以使用add_edge方法。需要注意的是，只能在不同层次的节点之间添加边，例如： python G.add_edge("A", "C") G.add_edge("B", "D") 最后，可以使用NetworkX库的可视化功能将双层网络绘制出来： python import matplotlib.pyplot as plt pos = nx.fruchterman_reingold_layout(G) # 使用Fruchterman-Reingold图布局算法 colors = ["red" if G.nodes[node]["layer"] == 1 else "blue" for node in G.nodes] # 根据节点所在层次设置节点颜色 nx.draw(G, pos, node_color=colors, with_labels=True) plt.show() 以上就是使用Python生成双层网络的基本步骤。你可以根据具体需求，进一步添加节点和边，以构建更加复杂的双层网络。

python红黑树代码实现

可以回答这个问题，以下是一个简单的 Python 红黑树代码实现： python class Node: def __init__(self, key): self.key = key self.left = None self.right = None self.color = 1 class RedBlackTree: def __init__(self): self.null_node = Node(None) self.null_node.color = 0 self.root = self.null_node def rotate_left(self, x): y = x.right x.right = y.left if y.left != self.null_node: y.left.parent = x y.parent = x.parent if x.parent == self.null_node: self.root = y elif x == x.parent.left: x.parent.left = y else: x.parent.right = y y.left = x x.parent = y def rotate_right(self, x): y = x.left x.left = y.right if y.right != self.null_node: y.right.parent = x y.parent = x.parent if x.parent == self.null_node: self.root = y elif x == x.parent.right: x.parent.right = y else: x.parent.left = y y.right = x x.parent = y def fix_insert(self, z): while z.parent.color == 1: if z.parent == z.parent.parent.right: y = z.parent.parent.left if y.color == 1: y.color = 0 z.parent.color = 0 z.parent.parent.color = 1 z = z.parent.parent else: if z == z.parent.left: z = z.parent self.rotate_right(z) z.parent.color = 0 z.parent.parent.color = 1 self.rotate_left(z.parent.parent) else: y = z.parent.parent.right if y.color == 1: y.color = 0 z.parent.color = 0 z.parent.parent.color = 1 z = z.parent.parent else: if z == z.parent.right: z = z.parent self.rotate_left(z) z.parent.color = 0 z.parent.parent.color = 1 self.rotate_right(z.parent.parent) self.root.color = 0 def insert(self, key): z = Node(key) z.parent = self.null_node z.left = self.null_node z.right = self.null_node z.color = 1 y = None x = self.root while x != self.null_node: y = x if z.key < x.key: x = x.left else: x = x.right z.parent = y if y == None: self.root = z elif z.key < y.key: y.left = z else: y.right = z if z.parent == None: z.color = 0 return if z.parent.parent == None: return self.fix_insert(z) def inorder_helper(self, node): if node != self.null_node: self.inorder_helper(node.left) print(node.key) self.inorder_helper(node.right) def inorder(self): self.inorder_helper(self.root) 希望这个代码实现能够帮助你！

python画网络拓扑图

Python有很多绘制网络拓扑图的库，其中比较常用的有NetworkX、Graphviz、pydot等。下面以NetworkX为例介绍如何绘制网络拓扑图。 1. 安装NetworkX 在终端或命令行中输入以下指令安装NetworkX： pip install networkx 2. 创建网络拓扑图 在Python中，我们可以使用NetworkX库创建一个空的有向图，然后添加节点和边来构建网络拓扑图。以下是一个简单的例子： python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建空的有向图 G = nx.DiGraph() # 添加节点 G.add_node("A") G.add_node("B") G.add_node("C") G.add_node("D") # 添加边 G.add_edge("A", "B") G.add_edge("A", "C") G.add_edge("B", "D") G.add_edge("C", "D") # 绘制网络拓扑图 nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() 运行以上代码，就可以得到一个简单的网络拓扑图。 3. 绘制更复杂的网络拓扑图 除了添加节点和边之外，我们还可以通过设置节点和边的属性来绘制更复杂的网络拓扑图。以下是一个更复杂的例子： python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建空的有向图 G = nx.DiGraph() # 添加节点 G.add_node("A", pos=(0, 1)) G.add_node("B", pos=(1, 2)) G.add_node("C", pos=(1, 0)) G.add_node("D", pos=(2, 1)) G.add_node("E", pos=(3, 2)) G.add_node("F", pos=(3, 0)) G.add_node("G", pos=(4, 1)) # 添加边 G.add_edge("A", "B", weight=3) G.add_edge("A", "C", weight=2) G.add_edge("B", "D", weight=4) G.add_edge("C", "D", weight=1) G.add_edge("D", "E", weight=2) G.add_edge("D", "F", weight=3) G.add_edge("E", "G", weight=1) G.add_edge("F", "G", weight=2) # 获取节点的位置信息 pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos') # 获取边的权重信息 edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') # 绘制网络拓扑图 nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500) nx.draw_networkx_labels(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos, arrows=True) nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels, font_color='red') plt.axis("off") plt.show() 运行以上代码，就可以得到一个更复杂的网络拓扑图。在这个例子中，我们设置了节点的位置信息和边的权重信息，然后使用绘图函数绘制了节点和边，并在边上标注了权重。需要注意的是，这个例子中我们使用了draw_networkx_系列函数来绘图，因为它们比draw函数更加灵活和强大。 以上就是使用NetworkX绘制网络拓扑图的简单介绍。如果想了解更多关于NetworkX的用法和绘图函数的参数，请参考官方文档：https://networkx.github.io/documentation/stable/index.html。

python实现红黑树

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它的每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色。它满足如下性质： 1. 每个节点都是红色或黑色。 2. 根节点是黑色。 3. 每个叶子节点（NIL节点，空节点）是黑色。 4. 每个红色节点的两个子节点都是黑色。 5. 从任一节点到其叶子节点的所有路径上包含相同数目的黑色节点。 下面是一个 Python 实现红黑树的代码示例： class Node: def __init__(self, val, color, parent, left=None, right=None): self.val = val self.color = color self.parent = parent self.left = left self.right = right class RedBlackTree: def __init__(self, root=None): self.root = root def insert(self, val): # 首先插入节点到二叉搜索树 # ... # 然后修复红黑树的性质 # ... def delete(self, val): # 删除节点并修复红黑树的性质 # ... 请注意，本示例仅提供了红黑树的框架，实际的插入和删除操作需要继续实现。

node_color参数

node_color是用于指定节点颜色的参数，在nx.draw和nx.draw_networkx函数中都可以使用。它可以是一个颜色字符串（如'red'、'blue'等），也可以是一个RGB元组（如(1, 0, 0)表示红色）。此外，node_color还可以是一个列表或数组，其中的每个元素对应一个节点，用于指定每个节点的颜色。 下面是一个使用node_color参数的示例代码： python import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个无向图 G = nx.Graph() # 添加一些节点和边 G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D']) G.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]) # 生成节点的布局 pos = nx.spring_layout(G) # 指定节点的颜色 colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] # 绘制图形 nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True, node_color=colors) # 显示图形 plt.show() 在上面的代码中，我们首先创建了一个无向图G，然后添加了一些节点和边。接着，我们使用nx.spring_layout函数生成节点的布局，并将结果保存在pos变量中。最后，我们使用colors列表指定了每个节点的颜色，并将其作为参数传递给nx.draw函数，绘制出了带有不同颜色节点的图形。

Python 编写一个思维导图

可以使用第三方库如pydot或graphviz来实现Python编写思维导图。以下是一个使用pydot库的示例代码： python import pydot graph = pydot.Dot(graph_type='digraph') node_a = pydot.Node("A", style="filled", fillcolor="red") node_b = pydot.Node("B", style="filled", fillcolor="green") node_c = pydot.Node("C", style="filled", fillcolor="blue") graph.add_node(node_a) graph.add_node(node_b) graph.add_node(node_c) graph.add_edge(pydot.Edge(node_a, node_b)) graph.add_edge(pydot.Edge(node_b, node_c)) graph.add_edge(pydot.Edge(node_c, node_a)) graph.write_png('example.png') 这段代码将生成一个包含三个节点和三条边的有向图，并将其保存为PNG文件。你可以根据自己的需求修改节点和边的属性，以及保存的文件格式。

python写一个红黑二叉树

下面是一个基本的红黑树实现，包括插入和删除节点的操作。 class Node: def __init__(self, val, color='red'): self.val = val self.left = None self.right = None self.color = color class RedBlackTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, val): node = Node(val) if not self.root: self.root = node self.root.color = 'black' else: self._insert(node, self.root) def _insert(self, node, parent): if node.val < parent.val: if parent.left: self._insert(node, parent.left) else: parent.left = node node.parent = parent self._fix_violation(node) else: if parent.right: self._insert(node, parent.right) else: parent.right = node node.parent = parent self._fix_violation(node) def _fix_violation(self, node): while node.parent and node.parent.color == 'red': if node.parent == node.parent.parent.left: uncle = node.parent.parent.right if uncle and uncle.color == 'red': node.parent.color = 'black' uncle.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' node = node.parent.parent else: if node == node.parent.right: node = node.parent self._rotate_left(node) node.parent.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' self._rotate_right(node.parent.parent) else: uncle = node.parent.parent.left if uncle and uncle.color == 'red': node.parent.color = 'black' uncle.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' node = node.parent.parent else: if node == node.parent.left: node = node.parent self._rotate_right(node) node.parent.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' self._rotate_left(node.parent.parent) self.root.color = 'black' def _rotate_left(self, node): y = node.right node.right = y.left if y.left: y.left.parent = node y.parent = node.parent if not node.parent: self.root = y elif node == node.parent.left: node.parent.left = y else: node.parent.right = y y.left = node node.parent = y def _rotate_right(self, node): y = node.left node.left = y.right if y.right: y.right.parent = node y.parent = node.parent if not node.parent: self.root = y elif node == node.parent.right: node.parent.right = y else: node.parent.left = y y.right = node node.parent = y def delete(self, val): node = self._find_node(val) if not node: return if node.left and node.right: successor = node.right while successor.left: successor = successor.left node.val = successor.val node = successor if not node.left and not node.right: if node.parent: if node == node.parent.left: node.parent.left = None else: node.parent.right = None else: self.root = None elif node.left: child = node.left node.val = child.val node.left = child.left node.right = child.right else: child = node.right node.val = child.val node.left = child.left node.right = child.right if node.color == 'black': self._fix_double_black(child, node.parent) def _find_node(self, val): node = self.root while node: if val == node.val: return node elif val < node.val: node = node.left else: node = node.right return None def _fix_double_black(self, node, parent): if not parent: return sibling = parent.left if node == parent.right else parent.right if sibling.color == 'red': parent.color = 'red' sibling.color = 'black' if sibling == parent.left: self._rotate_left(parent) else: self._rotate_right(parent) elif (not sibling.left or sibling.left.color == 'black') and (not sibling.right or sibling.right.color == 'black'): sibling.color = 'red' if parent.color == 'black': self._fix_double_black(parent, parent.parent) else: parent.color = 'black' else: if sibling == parent.left and sibling.right and sibling.right.color == 'red': sibling.right.color = 'black' sibling.color = parent.color parent.color = 'black' self._rotate_left(parent) elif sibling == parent.right and sibling.left and sibling.left.color == 'red': sibling.left.color = 'black' sibling.color = parent.color parent.color = 'black' self._rotate_right(parent) else: if sibling == parent.left and sibling.left and sibling.left.color == 'red': sibling.left.color = parent.color parent.color = 'black' self._rotate_right(sibling) elif sibling == parent.right and sibling.right and sibling.right.color == 'red': sibling.right.color = parent.color parent.color = 'black' self._rotate_left(sibling) sibling.color = 'black' 要使用这个类，你可以像这样插入和删除值： tree = RedBlackTree() tree.insert(5) tree.insert(10) tree.insert(7) tree.insert(1) tree.delete(5)

用python写一个红黑树

### 回答1： 红黑树是一种自平衡二叉查找树，用于在O(log n)时间内完成查找、插入和删除等操作。Python是一种高级编程语言，可以使用Python语言编写红黑树。 下面是一个使用Python实现红黑树的示例代码： python class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None self.parent = None self.color = "red" class RedBlackTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, value): node = Node(value) if self.root is None: self.root = node node.color = "black" else: self._insert(node) def _insert(self, node): parent = None current = self.root while current is not None: parent = current if node.value < current.value: current = current.left else: current = current.right node.parent = parent if parent is None: self.root = node elif node.value < parent.value: parent.left = node else: parent.right = node node.color = "red" self._insert_fixup(node) def _insert_fixup(self, node): while node.parent is not None and node.parent.color == "red": if node.parent == node.parent.parent.left: uncle = node.parent.parent.right if uncle is not None and uncle.color == "red": node.parent.color = "black" uncle.color = "black" node.parent.parent.color = "red" node = node.parent.parent else: if node == node.parent.right: node = node.parent self._left_rotate(node) node.parent.color = "black" node.parent.parent.color = "red" self._right_rotate(node.parent.parent) else: uncle = node.parent.parent.left if uncle is not None and uncle.color == "red": node.parent.color = "black" uncle.color = "black" node.parent.parent.color = "red" node = node.parent.parent else: if node == node.parent.left: node = node.parent self._right_rotate(node) node.parent.color = "black" node.parent.parent.color = "red" self._left_rotate(node.parent.parent) self.root.color = "black" def _left_rotate(self, node): right = node.right node.right = right.left if right.left is not None: right.left.parent = node right.parent = node.parent if node.parent is None: self.root = right elif node == node.parent.left: node.parent.left = right else: node.parent.right = right right.left = node node.parent = right def _right_rotate(self, node): left = node.left node.left = left.right if left.right is not None: left.right.parent = node left.parent = node.parent if node.parent is None: self.root = left elif node == node.parent.left: node.parent.left = left else: node.parent.right = left left.right = node node.parent = left 这是一个简单的红黑树实现，其中包含了节点类Node和红黑 ### 回答2： 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它保持了树的平衡性和强大的搜索效率。下面是用Python实现红黑树的一种简单方法： 首先，创建一个名为RedBlackTree的类，该类代表红黑树的数据结构。在类的初始化方法中，我们可以定义空树和设置根节点。根节点是一个Node类的实例，每个节点有值、左孩子、右孩子、父节点和颜色属性。 接下来，我们可以定义插入方法insert(value)，它接受一个值作为参数，并将该值插入到红黑树中。插入操作分为两个步骤：首先，按照二叉搜索树的规则找到插入位置；其次，根据红黑树的特性进行调整，保持树的平衡。 在插入操作中，我们需要考虑四种情况进行调整：当前节点的父节点是红色，当前节点的叔节点是红色，当前节点是父节点的右孩子，和当前节点是父节点的左孩子。对于每种情况，我们可以定义一些辅助方法，如左旋、右旋、变色等，来帮助我们实现平衡。 例如，当当前节点的父节点是红色，我们需要进行变色和旋转操作来保持平衡。具体步骤是：将当前节点和父节点都变成黑色，将当前节点的祖父节点变为红色，然后以祖父节点为支点进行左旋或右旋。 最后，我们可以实现搜索和删除方法，使红黑树具备完整的功能。 总之，通过使用Python的类和方法，我们可以轻松地实现红黑树的插入、搜索和删除。这种数据结构可以应用于各种场景，如有序集合、字典等，以提高搜索和插入的效率。 ### 回答3： 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它具有以下特征：节点为红色或黑色，根节点为黑色，叶子节点（NIL节点）为黑色，红色节点的子节点必须为黑色，从根节点到任意叶子节点的路径上，黑色节点的数量相同。 为了实现一个红黑树，我们可以使用Python编程语言。下面是一个简单的红黑树实现的示例代码： python # 定义红黑树节点类 class Node: def __init__(self, key, parent=None, color='black', left=None, right=None): self.key = key self.parent = parent self.color = color self.left = left self.right = right class RedBlackTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, key): node = Node(key) # 插入节点 if self.root is None: node.color = 'black' self.root = node else: current = self.root parent = None while current is not None: parent = current if node.key < current.key: current = current.left else: current = current.right node.parent = parent if node.key < parent.key: parent.left = node else: parent.right = node # 调整红黑树 self.fix_insert(node) def fix_insert(self, node): while node.parent.color == 'red': if node.parent == node.parent.parent.left: uncle = node.parent.parent.right if uncle.color == 'red': node.parent.color = 'black' uncle.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' node = node.parent.parent else: if node == node.parent.right: node = node.parent self.left_rotate(node) node.parent.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' self.right_rotate(node.parent.parent) else: uncle = node.parent.parent.left if uncle.color == 'red': node.parent.color = 'black' uncle.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' node = node.parent.parent else: if node == node.parent.left: node = node.parent self.right_rotate(node) node.parent.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' self.left_rotate(node.parent.parent) self.root.color = 'black' def left_rotate(self, node): right = node.right node.right = right.left if right.left is not None: right.left.parent = node right.parent = node.parent if node.parent is None: self.root = right elif node == node.parent.left: node.parent.left = right else: node.parent.right = right right.left = node node.parent = right def right_rotate(self, node): left = node.left node.left = left.right if left.right is not None: left.right.parent = node left.parent = node.parent if node.parent is None: self.root = left elif node == node.parent.right: node.parent.right = left else: node.parent.left = left left.right = node node.parent = left def inorder_traversal(self, node): if node is not None: self.inorder_traversal(node.left) print(node.key) self.inorder_traversal(node.right) # 使用示例 tree = RedBlackTree() tree.insert(10) tree.insert(5) tree.insert(20) tree.insert(15) tree.insert(25) tree.inorder_traversal(tree.root) 上述代码通过定义红黑树节点类，以及插入、修复插入的函数实现了红黑树的基本功能。代码包括左旋、右旋、插入修复等操作。 这只是一个简单的红黑树实现示例，实际上，红黑树的实现还有其他很多细节和优化。对于大规模或者更复杂的问题，建议使用现有的Python库来实现红黑树。

生成一段python 红黑树代码

以下是一段Python实现的红黑树代码： python class Node: def __init__(self, val, color='red', left=None, right=None): self.val = val self.color = color self.left = left self.right = right class RedBlackTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, val): if not self.root: self.root = Node(val, 'black') else: node = self._insert(val, self.root) if node: self._fix_tree(node) def _insert(self, val, node): if val < node.val: if node.left: return self._insert(val, node.left) else: node.left = Node(val) return node.left elif val > node.val: if node.right: return self._insert(val, node.right) else: node.right = Node(val) return node.right def _fix_tree(self, node): while node != self.root and node.color != 'black' and node.parent.color == 'red': if node.parent == node.parent.parent.left: uncle = node.parent.parent.right if uncle and uncle.color == 'red': node.parent.color = 'black' uncle.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' node = node.parent.parent else: if node == node.parent.right: node = node.parent self._left_rotate(node) node.parent.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' self._right_rotate(node.parent.parent) else: uncle = node.parent.parent.left if uncle and uncle.color == 'red': node.parent.color = 'black' uncle.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' node = node.parent.parent else: if node == node.parent.left: node = node.parent self._right_rotate(node) node.parent.color = 'black' node.parent.parent.color = 'red' self._left_rotate(node.parent.parent) self.root.color = 'black' def _left_rotate(self, node): temp = node.right node.right = temp.left if temp.left: temp.left.parent = node temp.parent = node.parent if not node.parent: self.root = temp elif node == node.parent.left: node.parent.left = temp else: node.parent.right = temp temp.left = node node.parent = temp def _right_rotate(self, node): temp = node.left node.left = temp.right if temp.right: temp.right.parent = node temp.parent = node.parent if not node.parent: self.root = temp elif node == node.parent.right: node.parent.right = temp else: node.parent.left = temp temp.right = node node.parent = temp def in_order_traversal(self, node): if not node: return self.in_order_traversal(node.left) print(node.val, end=' ') self.in_order_traversal(node.right) tree = RedBlackTree() tree.insert(10) tree.insert(20) tree.insert(30) tree.insert(100) tree.insert(90) tree.insert(70) tree.insert(40) tree.in_order_traversal(tree.root) 这段代码实现了红黑树的插入和左右旋转操作，并且在插入节点后通过_fix_tree()方法来保持红黑树的平衡。其中，节点颜色为红色或黑色，红色节点的父节点必须为黑色，而红色节点的子节点必须为黑色或空节点。这个平衡性质使得红黑树的查找、插入和删除操作的时间复杂度均为O(log n)。

最新推荐

ubhz射频收发器 头豹词条报告系列-17页.pdf.zip

行业报告 文件类型：PDF格式 打开方式：双击打开，无解压密码 大小：10M以内

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

"REGISTOR：SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR：SSD存储裴舒怡，杨静，杨青，罗德岛大学，深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式（regex）搜索，消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎，该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配，在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构，该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元（REMU）和结果组织器组成。此外，流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用，我们在Linux中开发了一组API和库，允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

typeerror: invalid argument(s) 'encoding' sent to create_engine(), using con

这个错误通常是由于使用了错误的参数或参数格式引起的。create_engine() 方法需要连接数据库时使用的参数，例如数据库类型、用户名、密码、主机等。 请检查你的代码，确保传递给 create_engine() 方法的参数是正确的，并且符合参数的格式要求。例如，如果你正在使用 MySQL 数据库，你需要传递正确的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称。以下是一个示例： ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hos

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人：图卢兹国立理工学院（图卢兹INP）学科或专业：计算机与电信提交人和支持人：M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题：海量3D模型的自适应传输博士学校：图卢兹数学、计算机科学、电信（MITT）研究单位：图卢兹计算机科学研究所（IRIT）论文主任：M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员：M. GWendal Simon，大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士，国家地理研究所评审团成员：M. MAARTEN WIJNANTS，哈塞尔大学，校长M. AXEL CARLIER，图卢兹INP，成员M. GILLES GESQUIERE，里昂第二大学，成员Géraldine Morin女士，图卢兹INP，成员M. VINCENT CHARVILLAT，图卢兹INP，成员M. Wei Tsang Ooi，新加坡国立大学，研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五，图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位，由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

1.创建以自己姓名拼音缩写为名的数据库，创建n+自己班级序号（如n10）为名的数据表。2.表结构为3列：第1列列名为id,设为主键、自增；第2列列名为name;第3列自拟。 3.为数据表创建模型，编写相应的路由、控制器和视图，视图中用无序列表（ul 标签）呈现数据表name列所有数据。 4.创建视图，在表单中提供两个文本框，第一个文本框用于输入以上数据表id列相应数值，以post方式提交表单。 5.控制器方法根据表单提交的id值，将相应行的name列修改为第二个文本框中输入的数据。

步骤如下： 1. 创建数据库和数据表 创建名为xny_n10的数据表，其中xny为姓名拼音缩写，n10为班级序号。 ``` CREATE DATABASE IF NOT EXISTS xny_n10; USE xny_n10; CREATE TABLE IF NOT EXISTS xny_n10 ( id INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), column3 VARCHAR(50) ); ``` 2. 创建模型 在app/Models目录下创建XnyN10.php文件，定义XnyN10模型类，继承自I

液压推板式隧道电阻炉计算机监控设计毕业设计.doc

液压推板式隧道电阻炉计算机监控设计毕业设计.doc

HAL多学科开放获取档案库的作用及代理重加密和认证委托的研究

0HAL编号：tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期：2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库，用于存储和传播科学研究文档，无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本：0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日，在评审人的意见后，面向考试委员会进行

c++输入若干不同的整数构成的升序序列，请编写一个程序，找出序列中有多少个数是序列中其他两个数的平均值要求使用算法，使计算量最小，计算时间最短

算法思路： 1. 先将输入的升序序列存储到vector<int>中 2. 枚举每个数，以该数为平均数，查找序列中是否存在两个数的平均值等于该数 3. 可以采用双指针法，从序列的两端开始查找，如果两个指针所指的数的平均值大于目标数，则右指针左移；如果平均值小于目标数，则左指针右移；如果平均值等于目标数，则找到一个符合条件的数 4. 计数器加1，继续枚举下一个数 代码实现如下： ```c++ #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { int n; cin >> n;