`
cakin24
  • 浏览: 1388656 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 西安
社区版块
存档分类
最新评论

用python的列表构建一棵树

阅读更多

一 构建树的结构



 
 
二 代码
  1. G =['G',[]]
  2. H =['H',[]]
  3. I =['I',[]]
  4. K =['K',[]]
  5. E =['E',[G,H,I,K]]
  6. D =['D',[]]
  7. F =['F',[]]
  8. A =['A',[D,E]]
  9. B =['B',[]]
  10. C =['C',[F]]
  11. Root=['Root',[A,B,C]]
  12. print(Root)
 
三 运行结果
['Root', [['A', [['D', []], ['E', [['G', []], ['H', []], ['I', []], ['K', []]]]]], ['B', []], ['C', [['F', []]]]]]

 

  • 大小: 22.2 KB
1
0
分享到:
评论

相关推荐

    tree_python_分形树叶_分形树_

    这样,每棵树都可能因为随机因素而变得独一无二。 最后,为了展示分形树,我们需要创建一个窗口并启动turtle的主循环。turtle.Screen()函数可以创建一个显示窗口,而turtle.done()会启动一个事件循环,使得用户可以...

    Python+Turtle动态绘制一棵树实例分享

    本文将详细介绍如何使用 Python 和 `turtle` 库来动态绘制一棵树,并深入分析其背后的原理与技巧。 #### 一、`turtle` 模块简介 `turtle` 是 Python 的一个标准库之一,用于绘制图形。它的工作原理是通过一个可以...

    先序和中序遍历确定一棵树

    总之,通过先序和中序遍历序列,我们可以利用递归算法确定一棵树的结构。这个过程不仅涉及对树遍历的理解,还涉及到序列操作和递归函数的设计。在实际应用中,这种方法常用于数据恢复、解析XML或JSON文档等场景。...

    python利用c4.5决策树对鸢尾花卉数据集进行分类(iris)

    它通过构建一棵树形结构,每个内部节点代表一个特征测试,每个分支代表一个测试结果,而每个叶子节点则代表一个类别决策。C4.5是决策树算法的一种,由Ross Quinlan开发,它在ID3的基础上改进了信息增益标准,引入了...

    Python创建决策树的核心代码分析

    它的构建过程通常涉及选择最佳特征来进行分割,从而形成一棵能够对未知数据进行预测的树状结构。其中,ID3算法是一种基于信息论原理的决策树构建方法,通过计算信息增益来确定最佳分割特征。 #### 三、核心代码解析...

    python-a_splitsgz_机器学习python_letsef_决策树_python决策树与随机森林_

    它通过构建一系列规则(或称为“决策节点”)来模拟人类决策过程,每个内部节点代表一个特征测试,每个分支代表一个测试结果,而叶节点则代表一个类别或数值预测。决策树的构建过程包括特征选择和树的剪枝,以防止过...

    简单js使用json数据 写成的一棵树

    本示例中的"简单js使用json数据 写成的一棵树"是利用JSON数据构建一个可交互的树形结构,这种技术常见于数据展示、目录结构或者组织复杂的数据关系。 首先,我们来理解JSON的基本结构。JSON采用完全独立于语言的...

    tree_python预测_决策树_预测_

    它通过学习数据中的特征来创建一棵树状模型,其中每个内部节点代表一个特征测试,每个分支代表一个测试输出,而叶节点则代表类别或数值预测。决策树的学习过程包括特征选择和树的构建,常用的方法有ID3、C4.5和CART...

    Python完成哈夫曼树编码过程及原理详解

    其基本原理是根据字符在待编码文本中出现的频率来构建一种特殊的二叉树,称为哈夫曼树。频率高的字符使用较短的编码,频率低的字符使用较长的编码,从而达到压缩数据的目的。 在Python中实现哈夫曼编码的过程可以...

    python实现决策树分类算法

    它通过学习数据中的特征并构建一棵树状模型来进行预测。在Python中,我们通常使用`scikit-learn`库来实现决策树分类算法。这个库提供了丰富的功能,包括训练、评估和优化决策树模型。 1. **决策树的基本概念** - *...

    决策树 Python 实现

    它通过构建一种树状模型来解决分类和回归问题,使我们能够从数据中提取出清晰、易于理解的规则。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库支持决策树的实现,其中最常用的就是Scikit-Learn库。 决策树的学习过程...

    Python3 ID3决策树判断申请贷款是否成功的实现代码

    它通过构建一棵树形结构来进行预测。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,而每个叶节点代表一种类别(决策结果)。决策树的构建过程包括选择合适的特征进行分割,递归构建子树等步骤。 ##...

    python 决策树实例代码

    `test_tree.py`会读取这些数据,用`tree.py`中的算法训练一棵决策树,然后对`treeclassify.txt`中的数据进行预测,展示决策树的分类效果。通过运行`test_tree.py`,我们可以直观地看到决策树的结构、训练过程以及...

    用python实现决策树算法

    它的基本原理是通过构建一棵树状模型来模拟一系列的决策过程,最终根据特征值将数据集分割成不同的类别。在这个"用Python实现决策树算法"的资料包中,包含的是C4.5决策树和ID3决策树的Python实现,以及用于训练和...

    Python开发代码需要注意什么,用Python写一段圣诞树源码

    这段代码利用循环和字符串乘法输出一棵高为10的圣诞树。`range(height)`生成一个序列,`for`循环遍历这个序列,每次迭代时打印相应数量的空格和星号,形成树的形状。最后一行单独打印树干。这个简单的例子展示了...

    Python基于蒙特卡洛树搜索算法实现多机器人区域覆盖路径规划,并将覆盖结果可视化.zip

    在多机器人路径规划中,MCTS通过模拟随机游戏过程,构建一棵表示所有可能状态和动作的树。在每个搜索迭代中,算法会优先探索那些未被充分探索或具有高潜在价值的节点,逐步优化决策路径。最终,通过大量的随机采样,...

    决策树与随机森林模型,随机森林和决策树相比有什么优点,Python

    1. **构建原理**:随机森林在构建每棵树时引入了随机性,包括随机选取子集(bootstrap抽样)和随机特征子集。这使得每棵树都略有不同,减少了模型的方差。 2. **投票机制**:对于分类问题,随机森林会根据各棵树的...

    python语言及其用用

    反之,给森林中的每棵树增加一个根结点,并将这些树作为新根结点的子树,森林就可以变成一棵树。 树、森林与二叉树也有着密切的联系。二叉树是一种特殊的树形结构,每个结点最多有两个子结点。在二叉树中,通常会...

    python使用ID3、C4.5、CART实现西瓜数据集决策树并画出图像

    在机器学习领域,决策树是一种广泛应用的监督学习算法,它通过构建一棵树状模型来做出预测。本项目涉及了Python编程环境下对西瓜数据集的分析,利用ID3、C4.5和CART三种决策树算法进行西瓜好坏的分类,并可视化结果...

    实现读入dir.txt,把dir.txt中的文本转换成一棵树

    我们需要解析这些路径,识别出父节点和子节点的关系,然后构建一棵树来表示这种关系。 1. **文本解析**:读取"dir.txt"文件,可以使用Python的内置`open()`函数,配合`read()`或`readline()`方法逐行读取内容。对于...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics