输入一个无向铁路交通图、始发站和终点站，用 Dijkstra 算法计算从始发站到终点站的最短路径。

实验内容：（要求：禁止使用STL库)1输入并创建多项式(按指数升序或降序排列，系数浮点型，指数整型）；2. 输出多项式，项数+每项系数指数（按指数升序或降序排列）；3. 加法；4. 减法；5. 求值；6. 销毁；7. 清空；8.修改（①插入新的结点、②删除已有结点、③修改已有结点的系数）；9. 微分（N阶导数）；10. 不定积分；11. 定积分；12. 乘法和乘方；13. 除法；14. 四则运算。

iris数据集包含150条数据，从iris.txt读取，每条数据有4个属性值和一个标签（标签取值为0，1，2）。要求对这150个4维数据进行PCA，可视化展示这些数据在前两个主方向上的分布，其中不同标签的数据需用不同的颜色或形状加以区分。

本文的完整代码和部署教程已上传至，欢迎各位朋友批评指正！

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注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python 3.9.18下测试通过。

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python 3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。

我们通常使用n来表示数据集中的样本数。对索引为i的样本，其输入表示为xix1i​x2i​...xni​⊤，其对应的标签是yi。

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python 3.9.18下测试通过。

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