针对于树形多维指标结构的异常值探查，使用3sigma 作为异常值探查规则，如果树比较深，请优化方法

当树形多维指标结构比较深时，使用3sigma作为异常值探查规则可能会出现以下问题：

1. 数据量较大，计算平均值和标准差的时间较长。
2. 对于深度较大的子树，计算平均值和标准差的时间复杂度会很高。

为了解决这些问题，我们可以使用基于分位数的异常值检测算法。该算法不需要计算平均值和标准差，因此可以减少计算时间和空间复杂度。

以下是针对树形多维指标结构的基于分位数的异常值探查的Python代码：

import numpy as np
from scipy import stats

def detect_outliers(data, threshold=0.99):
    """
    检测树形多维指标结构中的异常值
    :param data: 树形多维指标结构数据，类型为numpy数组
    :param threshold: 异常值的阈值，默认为0.99
    :return: 返回布尔值数组，True表示为异常值，False表示为正常值
    """
    q = stats.mstats.mquantiles(data, prob=threshold, axis=0)
    outliers = data > q
    return outliers

以上代码使用scipy库的mstats.mquantiles函数来计算数据的分位数，并将其用于检测异常值。函数将返回一个布尔数组，其中True表示异常值，False表示正常值。你可以将树形多维指标结构数据传递给此函数，以检测其中的异常值。

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针对于树形多维指标结构的异常值探查，使用3sigma 作为异常值探查规则，如果树比较深，请输出python代码

以下是针对树形多维指标结构的异常值探查的Python代码，使用3sigma作为异常值探查规则：

import numpy as np

def detect_outliers(data, threshold=3):
    """
    检测树形多维指标结构中的异常值
    :param data: 树形多维指标结构数据，类型为numpy数组
    :param threshold: 异常值的阈值，默认为3
    :return: 返回布尔值数组，True表示为异常值，False表示为正常值
    """
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    outliers = np.abs(data - mean) > threshold * std
    return outliers

以上代码使用numpy库来计算数据的平均值和标准差，并将其用于检测异常值。函数将返回一个布尔数组，其中True表示异常值，False表示正常值。你可以将树形多维指标结构数据传递给此函数，以检测其中的异常值。

如果树比较深，针对于树形多维指标结构的异常值探查，使用3sigma 作为异常值探查规则，请输出python代码

以下是针对树形多维指标结构的异常值探查的Python代码，使用3sigma作为异常值探查规则，并针对深度较大的子树进行了优化：

import numpy as np

def detect_outliers(data, threshold=3, max_depth=10):
    """
    检测树形多维指标结构中的异常值
    :param data: 树形多维指标结构数据，类型为numpy数组
    :param threshold: 异常值的阈值，默认为3
    :param max_depth: 子树的最大深度，默认为10
    :return: 返回布尔值数组，True表示为异常值，False表示为正常值
    """
    def detect_subtree_outliers(data, depth):
        if depth > max_depth:
            # 如果子树深度大于最大深度，则返回空数组
            return np.array([])

        mean = np.mean(data)
        std = np.std(data)
        outliers = np.abs(data - mean) > threshold * std

        if np.count_nonzero(outliers) == 0:
            # 如果没有异常值，则返回空数组
            return np.array([])

        # 对子树进行递归检测
        children_outliers = []
        for child in data[outliers]:
            child_outliers = detect_subtree_outliers(child, depth+1)
            children_outliers.append(child_outliers)
        
        if len(children_outliers) > 0:
            return np.concatenate(children_outliers)
        else:
            return outliers

    outliers = detect_subtree_outliers(data, 0)
    return outliers

以上代码使用递归函数来检测树形多维指标结构中的异常值。该函数将树形结构递归地划分为子树，并在每个子树中使用3sigma规则检测异常值。如果子树深度超过了预设的最大深度，则不再进行递归。这种方法可以提高计算效率，并避免由于计算所有子树的平均值和标准差而导致的计算量过大的问题。