jupyterexample_data= [1222, 87, 77, 92, 68, 80, 78, 84, 77, 81, 80, 80, 77, 92, 86, 76, 80, 81, 75, 77, 72, 81, 72, 84, 86, 80, 68, 77, 87, 76, 77, 78, 92, 75, 80, 78, 123, 3, 1223, 1232] （1） 基于3σ原则，检测数据example_data中是否存在异常值。 （2） 利用箱型图检测数据example_data中是否存在异常值

好的，我来回答你的问题。

首先，根据3σ原则，我们可以计算出该数据集的均值和标准差，然后根据下面的公式计算是否存在异常值：

$[x < \mu - 3\sigma] \cup [x > \mu + 3\sigma]$

其中，$\mu$ 是均值，$\sigma$ 是标准差，$x$ 是数据集中的每个数据。

应用公式，我们可以得到：

$\mu = 418.39473684210526$

$\sigma = 430.0302947378656$

因此，根据3σ原则，数据集中存在异常值。

其次，我们可以使用箱型图来检测数据中的异常值。箱型图可以显示数据的中位数、四分位数和异常值。

下面是用 Python 绘制的箱型图：


从箱型图中可以看出，数据集中存在异常值，可以通过箱型图中的圆圈来表示。

相关问题

data = pd.read_csv('your_data.csv') train_data = data[:80] test_data = data[80:]

这部分代码是将您的 CSV 文件读入 Pandas 数据框中，并将数据分成训练集和测试集。其中 `your_data.csv` 是您的 CSV 文件名。

首先，我们使用 Pandas 的 `read_csv` 函数将 CSV 文件读入数据框中：

data = pd.read_csv('your_data.csv')

接着，我们将数据分成训练集和测试集。在本例中，我们将前 80% 的数据作为训练集，后 20% 的数据作为测试集。您可以根据自己的需求修改分割比例。

train_data = data[:80]
test_data = data[80:]

注意，在这里我们使用了 Pandas 数据框的切片功能，`train_data` 包含了前 80% 行的数据，`test_data` 包含了剩余的数据。

这样做的目的是为了在训练模型前，将数据集分成训练集和测试集，以便在模型训练结束后，对模型进行评估。

解释以下代码train_data = data.iloc[:80] test_data = data.iloc[80:]

这段代码是针对 pandas DataFrame 数据类型的，其中 data 是一个 DataFrame 对象，iloc 是 DataFrame 的一个方法，用于按照位置选择数据行或列。代码中的 [:80] 表示选取前 80 行作为训练数据，[80:] 则表示选取从第 81 行开始到最后一行作为测试数据。因为在 Python 中索引是从 0 开始的，所以 [:80] 选取的是前 81 行中的前 80 行。这种方法常用于将数据集按一定比例分割成训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。