ll.print_list()这个函数怎么编写

`ll.print_list()`函数通常会遍历链表并打印出每个节点的值。由于这个函数在上面的代码片段中并未给出，我可以为你提供一个基本的实现。这里是一个简单的示例，假设`LNode`类有一个`data`属性用于存储节点值：

def print_list(self):
    current_node = self.head  # 设置当前节点为头结点
    if current_node is not None:  # 如果链表非空
        while current_node:  # 当前节点不为None时
            print(current_node.data, end=" -> ")  # 打印节点值，末尾加箭头
            current_node = current_node.next  # 移动到下一个节点
        print("None")  # 结束循环后打印"None"表示链表结束

这个`print_list`函数将会按照链表的实际顺序从头到尾打印出所有节点的值。如果你需要更复杂的输出格式或其他行为，可以根据需求修改这部分代码。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn import model_selection from sklearn.metrics import f1_score def show_svm(a, b, bt): plt.figure(bt) plt.title('SVM with ' + bt) # 建立图像坐标 axis = plt.gca() plt.scatter(a[:, 0], a[:, 1], c=b, s=30) xlim = [a[:, 0].min(), a[:, 0].max()] ylim = [a[:, 1].min(), a[:, 1].max()] # 生成两个等差数列 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 50) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 50) X, Y = np.meshgrid(xx, yy) xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(X.shape) # 画出分界线 axis.contour(X, Y, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) axis.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=200, linewidths=1, facecolors='none') if __name__ == '__main__': # data = np.loadtxt('separable_data.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('non_separable_data.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('banknote.txt', delimiter=',') data = np.loadtxt('ionosphere.txt', delimiter=',') # data = np.loadtxt('wdbc.txt', delimiter=',') X = data[:, 0:-1] y = data[:, -1] """标签中有一类标签为1""" y = y + 1 ymin = min(y) if not (1 in set(y)): ll = max(list(set(y))) + 1 for i in range(len(y)): if y[i] == ymin: y[i] = 1 # 建立一个线性核（多项式核）的SVM clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X, y) """显示所有数据用于训练后的可视化结果""" show_svm(X, y, 'all dataset') """divide the data into two sections: training and test datasets""" X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=42) """training""" clf = svm.SVC(kernel='linear')#线性内核 # clf = svm.SVC(kernel='poly')# 多项式内核 # clf = svm.SVC(kernel='sigmoid')# Sigmoid内核 clf.fit(X_train, y_train) # show_svm(X_train, y_train, 'training dataset') """predict""" pred = clf.predict(X_test) pred = np.array(pred) y_test = np.array(y_test) print(f'SVM 的预测结果 f1-score:{f1_score(y_test, pred)}') # plt.show()结果与分析

这段代码实现了一个支持向量机（SVM）分类器，并对数据进行了可视化展示。具体来说，它包括以下几个主要步骤：

1. 导入需要使用的库，如 numpy、matplotlib、sklearn 等。

2. 定义一个名为 show_svm 的函数，用于对数据进行可视化展示。函数有三个参数：a 表示数据的特征值，b 表示数据的标签，bt 表示图像的标题。

3. 在主函数中，首先读取数据，然后将标签中的一类标签设为 1，并划分数据集为训练集和测试集。

4. 建立一个线性核的 SVM 分类器，并用训练集进行训练。

5. 对训练后的模型进行可视化展示，包括所有数据集和训练数据集的分界线。

6. 对测试集进行预测，并计算预测结果的 f1-score。

7. 最后展示结果。

总的来说，这段代码的功能是对数据进行 SVM 分类，并对分类结果进行可视化和评估。其中，SVM 模型的核函数可以通过修改代码中的 kernel 参数进行更换。

逐行解释这段代码for i in excel_names: a = i[:-4] if a in name: skip = 32 else: skip = 22 excel = one_excel1(i, skip) result.append(excel) data_merge = pd.concat(result) print(excel_names.index(i)) for i in a: if ('HH' in i) | ('LL' in i) | ('HL' in i): last = i[-4:] last1 = i[-3:] new_name = i.replace('original_', f'wavelet-{last1}_') new_name = new_name[:-4] else: new_name = i.replace('_ori', '') b.append(new_name) print(b) data.columns = b print(data.columns) column = list(feature1.columns) feature = feature.loc[:, column] result = pd.concat([feature, feature1])

这段代码是一个 Python 脚本，主要完成以下操作：

1. 遍历一个列表 `excel_names` 中的所有元素，在每个元素上运行 `one_excel1` 函数，将返回的结果存入 `result` 列表中。
2. 通过 `pd.concat` 函数将 `result` 列表中的所有数据合并成一个 DataFrame 对象 `data_merge`。
3. 通过 `data_merge.columns` 属性获取所有列名，并将其存入列表 `b` 中。
4. 将列表 `b` 的元素作为 `data` DataFrame 对象的新列名。
5. 从另一个 DataFrame 对象 `feature1` 中选择一些列，并将它们与 `feature` DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame 对象 `result`。

具体来说，第一个 `for` 循环中，变量 `i` 遍历 `excel_names` 列表中的所有元素，对于每个元素，通过 `i[:-4]` 取出其文件名（不包括扩展名），并将其存入变量 `a` 中。然后，如果 `a` 在变量 `name` 中出现过，将变量 `skip` 设置为 32，否则设置为 22。接着，调用函数 `one_excel1`，将参数 `i` 和 `skip` 传入，将返回的结果存入列表 `result` 中。最后，通过 `pd.concat` 函数将 `result` 列表中的所有 DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame 对象 `data_merge`。

第二个 `for` 循环中，变量 `i` 遍历一个列表 `a` 中的所有元素。对于每个元素，如果其包含子字符串 `'HH'`、`'LL'` 或 `'HL'`，取出其后四个字符或后三个字符分别存入变量 `last` 和 `last1` 中，然后将原始文件名中的 `'original_'` 替换成 `'wavelet-'`，并将后缀 `'.csv'` 去掉，存入变量 `new_name` 中。否则，将原始文件名中的 `'_ori'` 替换成空字符串，存入变量 `new_name` 中。最后，将所有 `new_name` 存入列表 `b` 中。

接下来，将列表 `b` 中的元素作为 `data` DataFrame 对象的新列名，即通过 `data.columns = b` 语句将 `data` DataFrame 对象的列名设置为列表 `b` 中的元素。

最后，从另一个 DataFrame 对象 `feature1` 中选择一些列，并将它们与 `feature` DataFrame 对象合并成一个新的 DataFrame 对象 `result`，即通过 `result = pd.concat([feature, feature1])` 语句将两个 DataFrame 对象按列方向合并成一个新的 DataFrame 对象 `result`。