风电风速功率csv文件数据，孤立森林，异常值检测，异常值红色、正常值蓝色画散点图代码示例

好的，以下是Python代码示例，用于风电风速功率数据的孤立森林异常值检测和可视化：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件数据
data = pd.read_csv('wind_power.csv')

# 数据预处理，去除无效数据等
data = data.dropna()
data = data.drop_duplicates()

# 将数据转换为numpy数组
X = data.values

# 构建孤立森林模型
clf = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01, random_state=42)
clf.fit(X)

# 进行异常值检测
y_pred = clf.predict(X)

# 将异常值用红色表示，正常值用蓝色表示
colors = np.array(['blue', 'red'])
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color=colors[(y_pred + 1) // 2], s=3)

# 显示散点图
plt.show()

在这个示例代码中，我们首先使用pandas库读取CSV文件数据，并进行了一些预处理，去除无效数据和重复数据。然后，我们使用sklearn库中的IsolationForest类来构建孤立森林模型，并将其拟合到数据集上。接着，我们对数据进行了异常值检测，并将检测结果用红色和蓝色散点图进行了可视化。最后，我们使用matplotlib库将散点图显示出来。