skbio.tree.TreeNode

class skbio.tree.TreeNode(name=None, length=None, support=None, parent=None, children=None)

树中节点的表示

A TreeNode 实例存储指向其父节点和可选子节点的链接。此外 TreeNode 可以表示 length （例如，分支长度）在其自身和父对象之间。在这个对象中，文档中经常使用“children”和“descents”。子节点是节点的直接子代，而子节点是位于给定节点下的所有节点（例如，子节点等）。

参数:

• name (str or None) -- 节点可以有一个名称。例如，在一棵树的顶端有一个共同的系统发生学提示。

• length (float, int, or None) -- 将此节点连接到其父节点的分支的长度。可以代表进化的时间，突变的数量，或者其他进化距离的度量。

• support (float, int, or None) -- 将此节点连接到其父节点的分支的支持值。可以是引导值、后验概率或其他度量此分支的置信度或频率的度量。

• parent (TreeNode or None) -- 将此节点连接到父节点

• children (list of TreeNode or None) -- 将此节点连接到现有子节点

属性

default_write_format

内嵌函数

__copy__ \()	使用迭代方法返回self的副本
__deepcopy__ \()	使用迭代方法返回self的副本
__eq__(value, /)	返回self==值。
__ge__(value, /)	返回self>=值。
__getitem__ \(i)	切片到的节点委托 children .
__getstate__ \()	泡菜的帮手。
__gt__(value, /)	返回self>值。
__hash__ \()	返回哈希（self）。
__iter__ \()	节点iter迭代 children .
__le__(value, /)	返回self<=value。
__len__ \()	状态：从0.4.0开始实验。
__lt__(value, /)	返回self<value。
__ne__(value, /)	回归自我！=值。
__str__ \()	返回self的字符串版本，包括名称和距离

方法

accumulate_to_ancestor \(祖先)	返回自己与祖先的距离之和
ancestors \()	将所有祖先返回根
append \(节点)	将节点附加到 children ，就位，清理参照
ascii_art([show_internal, compact])	返回包含树的ascii绘图的字符串
assign_ids \()	为self分配拓扑稳定的唯一id
assign_supports \()	从树的内部节点标签中提取支持值。
bifurcate([insert_length])	将树重新排序为分叉树。
cache_attr(func, cache_attrname[, cache_type])	在树的内部节点上缓存属性
compare_rfd(other[, proportion])	计算Robinson和Foulds对称差
compare_subsets(other[, exclude_absent_taxa])	返回self和other不同的重叠子集的分数。
compare_tip_distances(other[, sample, ...])	使用端到端距离矩阵将自身与其他人进行比较。
copy \()	使用迭代方法返回self的副本
count([tips])	获取树中的节点数
create_caches \()	构造一个内部查找以方便按名称搜索
deepcopy \()	使用迭代方法返回self的副本
descending_branch_length([tip_subset])	从self或self tips的子集中查找总降序分支长度
distance (其他)	回归自我与他人的距离
extend \(节点)	追加一个 list 属于 TreeNode 到 self .
find \(名称)	节点查找依据 name .
find_all \(名称)	查找所有匹配的节点 name
find_by_func \(函数)	查找给定函数的所有节点
find_by_id(node_id)	节点查找依据 id .
from_linkage_matrix(linkage_matrix, id_list)	从SciPy链接矩阵返回树。
from_taxdump(nodes[, names])	从NCBI分类数据库构建一棵树。
from_taxonomy(lineage_map)	从分类法构造树
get_max_distance \()	返回任意一对尖端之间的最大尖端距离
has_children \()	返回 True 如果节点有 children .
index_tree \()	索引树以便在树数组中快速查找
invalidate_caches([attr])	删除查找和属性缓存
is_root \()	返回 True 如果a有根，则为 parent .
is_tip \()	返回 True 如果当前节点没有 children .
lca \(提示名称)	提示列表的最低共同祖先
levelorder([include_self])	在树上执行levelorder迭代
lowest_common_ancestor \(提示名称)	提示列表的最低共同祖先
neighbors([ignore])	返回所有自连接的节点
non_tips([include_self])	迭代self派生的非属性
observed_node_counts(tip_counts)	从尖端观测的计数中返回节点观测值的计数
pop([index])	移除 TreeNode 从 self .
postorder([include_self])	在树上执行后序迭代。
pre_and_postorder([include_self])	在树上执行迭代，前后访问节点
preorder([include_self])	在树上执行预序迭代
prune \()	拓扑重建后删除了正确的节点。
read(file[, format])	创建新的 TreeNode 实例。
remove \(节点)	从自身移除节点
remove_deleted \(函数)	删除其中的节点 func(node) 评估 True .
root \()	返回树的根 self 是在
root_at \(节点)	返回以所提供节点为根的新树。
root_at_midpoint \()	返回一棵新树，根在相距最远的两个尖端的中点
shear \(姓名)	剪掉尖端，直到树有了所需的尖端名称。
shuffle([k, names, shuffle_f, n])	用混乱的提示名称生成树
siblings \()	返回所有 children 属于 self parent .
subset \()	返回从指定节点派生的名称集
subsets \()	返回所有来自self及其后代的名称集
subtree([tip_list])	复制子树
tip_tip_distances([endpoints])	返回尖端对之间的距离矩阵，以及尖端顺序。
tips([include_self])	迭代 self .
to_array([attrs, nan_length_value])	返回self的数组表示
to_taxonomy([allow_empty, filter_f])	返回self的分类表示形式
traverse([self_before, self_after, include_self])	返回子体上的迭代器
unpack \()	将内部节点解包到位。
unpack_by_func \(函数)	解压满足特定条件的树的内部节点。
unrooted_copy([parent])	遍历树的无根样式并返回一个副本
unrooted_deepcopy([parent])	遍历树的无根样式并返回一个新副本
write(file[, format])	写一个实例 TreeNode 一个文件。