请输出python代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于在树结构中探测异常值：

import numpy as np

# 遍历树结构，计算每个节点的均值和标准差
def traverse(node):
    if node is None:
        return None
    # 计算当前节点的均值和标准差
    node.mean = np.mean(node.value)
    node.std = np.std(node.value)
    # 遍历子节点，计算子节点的均值和标准差
    for child in node.children:
        traverse(child)
        # 将子节点的均值和标准差合并到当前节点的均值和标准差中
        node.mean += child.mean
        node.std += child.std
    # 更新当前节点的均值和标准差
    node.mean /= len(node.children) + 1
    node.std /= len(node.children) + 1

# 检测异常点
def detect(node):
    if node is None:
        return
    # 遍历当前节点的所有因子
    for i in range(len(node.mean)):
        # 计算3-sigma阈值
        threshold = 3 * node.std[i]
        # 检测异常点
        for j in range(len(node.value)):
            if abs(node.value[j][i] - node.mean[i]) > threshold:
                # 记录异常节点和异常点信息
                node.is_exception = True
                node.exception_info.append((i, j, node.value[j][i]))

    # 遍历子节点
    for child in node.children:
        detect(child)

# 输出异常探查代码
def output_code(node):
    if node is None:
        return
    # 处理异常点
    if node.is_exception:
        # 异常处理代码
        print("handle_exception(node, {})".format(node.exception_info))
    # 遍历子节点
    for child in node.children:
        output_code(child)

# 测试代码
class Node:
    def __init__(self, value, children=None):
        self.value = value
        self.children = children if children else []
        self.mean = None
        self.std = None
        self.exception_info = []
        self.is_exception = False

# 创建树结构
root = Node(np.random.normal(0, 1, size=(10, 5)))
for i in range(3):
    child = Node(np.random.normal(0, 1, size=(10, 5)))
    for j in range(2):
        grandchild = Node(np.random.normal(0, 1, size=(10, 5)))
        child.children.append(grandchild)
    root.children.append(child)

# 计算均值和标准差
traverse(root)

# 检测异常点
detect(root)

# 输出异常探查代码
output_code(root)

以上是一个简单的 Python 代码示例，用于在树结构中探测异常值。具体实现时需要根据实际情况进行调整和优化。