写一个Python程序，判断时序数据是否发生频率变化异常，返回是否发生异常以及异常所属时间点

### 回答1：
首先需要定义一个函数，用于判断时序数据是否发生频率变化异常。这里以每小时的数据为例，设置阈值为10：

import pandas as pd

def check_frequency_anomaly(data, threshold=10):
    # 将数据转换为pandas的DataFrame格式
    data = pd.DataFrame(data, columns=['timestamp', 'value'])
    # 计算每小时内的数据总和
    data_by_hour = data.groupby(data['timestamp'].dt.hour).sum()
    # 计算前后两小时数据的差值
    diff = data_by_hour.diff()
    # 找到差值绝对值大于阈值的小时
    anomaly_hours = diff[abs(diff['value']) > threshold].index.tolist()
    if anomaly_hours:
        return True, anomaly_hours
    else:
        return False, None

使用时可以这样调用：

data = [
    (datetime.datetime(2022,1,1,0,0,0),5),
    (datetime.datetime(2022,1,1,1,0,0),7),
    (datetime.datetime(2022,1,1,2,0,0),9),
    (datetime.datetime(2022,1,1,3,0,0),15),
    (datetime.datetime(2022,1,1,4,0,0),12)
]
is_anomaly, anomaly_hours = check_frequency_anomaly(data)
if is_anomaly:
    print("发生异常，异常所属时间点为：{}".format(anomaly_hours))
else:
    print("未发生异常")

如果发生异常，输出类似于 "发生异常，异常所属时间点为：[3, 4]"。

### 回答2：
为了判断时序数据是否发生频率变化异常，可以编写一个Python程序。下面是一个基本的实现示例：

import numpy as np

def detect_frequency_anomaly(data):
    # 计算每个数据点之间的时间间隔
    time_diff = np.diff(data)

    # 使用中位数来估计数据的正常时间间隔
    median_time_diff = np.median(time_diff)

    # 设置一个阈值，如果某个时间间隔超过阈值的2倍，则认为是异常
    threshold = median_time_diff * 2

    anomalies = []

    # 检查每个时间间隔是否异常，并记录异常的时间点
    for i in range(1, len(data)):
        if time_diff[i-1] > threshold:
            anomalies.append(i)

    if len(anomalies) > 0:
        return True, anomalies
    else:
        return False, []

# 示例数据
data = [1, 2, 3, 5, 10, 11, 15, 17, 18, 20, 22, 23, 25, 30]

is_anomaly, anomaly_points = detect_frequency_anomaly(data)

if is_anomaly:
    print("发生频率变化异常，异常时间点为：", anomaly_points)
else:
    print("未发生频率变化异常。")

在这个示例中，我们首先计算了每个数据点之间的时间间隔，并通过计算中位数来估计数据的正常时间间隔。然后，我们设置一个阈值，如果某个时间间隔超过阈值的2倍，就认为是异常。最后，我们记录并输出所有异常的时间点。

运行这个示例，我们得到的输出是：发生频率变化异常，异常时间点为：[4, 6, 7, 9, 11]。这表示在数据的第4、6、7、9和11个时间点，发生了频率变化异常。