写一个Python程序,判断时序数据是否发生趋势上涨异常,返回异常种类和异常所属时间点
时间: 2023-02-16 07:03:38 浏览: 73
以下是一个示例程序:
```python
import numpy as np
def detect_anomaly(data):
# 计算均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
# 初始化异常类型和时间点
anomaly_type = None
anomaly_time = None
# 遍历数据
for i, value in enumerate(data):
# 如果该点为异常点
if value > mean + 3 * std:
anomaly_type = '上涨异常'
anomaly_time = i
break
return anomaly_type, anomaly_time
# 测试
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 30, 40, 50]
print(detect_anomaly(data))
```
该程序使用了 numpy 库来计算数据的均值和标准差。通过遍历数据,如果该点为异常点,即大于均值加三倍标准差,则返回异常类型为“上涨异常”和异常所属时间点。
注意:这只是一个示例程序,可能需要根据实际数据和需求进行调整。