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
时间: 2024-03-20 09:45:24 浏览: 6
针对树形数据的异常探查代码,可以按照以下步骤进行:
1. 遍历整个树形数据,将所有的数值数据存储在一个列表中。
2. 计算这个列表的均值和标准差。
3. 根据3-sigma规则,将数据集划分成三个区间:
- [均值 - 3 * 标准差, 均值 + 3 * 标准差],标记为正常区间。
- [均值 - 6 * 标准差, 均值 - 3 * 标准差) 和 (均值 + 3 * 标准差, 均值 + 6 * 标准差],标记为轻微异常区间。
- 小于均值 - 6 * 标准差 或 大于均值 + 6 * 标准差,标记为严重异常区间。
4. 遍历整个树形数据,对每个数值数据进行检查:
- 如果在正常区间内,不做处理。
- 如果在轻微异常区间内,可以打印一条警告信息。
- 如果在严重异常区间内,可以将该节点标记为异常数据,并打印一条异常信息。
下面是一个简单的 Python 代码实现,可以针对树形数据进行异常探查,异常规则为3-sigma:
```python
import numpy as np
def explore_tree(tree):
data_list = []
for node in tree:
if isinstance(node, (int, float)):
data_list.append(node)
elif isinstance(node, list):
data_list.extend(explore_tree(node))
mean = np.mean(data_list)
std = np.std(data_list)
normal_range = [mean - 3 * std, mean + 3 * std]
mild_range1 = [mean - 6 * std, mean - 3 * std]
mild_range2 = [mean + 3 * std, mean + 6 * std]
severe_range1 = [-np.inf, mean - 6 * std]
severe_range2 = [mean + 6 * std, np.inf]
for node in tree:
if isinstance(node, (int, float)):
if node < severe_range1[0] or node > severe_range2[1]:
print(f"Exceptional node: {node}")
elif node < mild_range1[1] or node > mild_range2[0]:
print(f"Mild abnormality detected: {node}")
elif isinstance(node, list):
explore_tree(node)
```
这段代码中,我们使用了 NumPy 库的 mean 和 std 函数来计算均值和标准差,使用了列表的 extend 方法来将遍历得到的数据加入到数据列表中,使用了 isinstance 函数判断节点类型,从而对数值类型的节点进行异常探查。