u = data['KWH'].mean() o = data['KWH'].std() three_uo = data['KWH'].apply(lambda x: x > u + 3 * o or x < u - 3 * o) result1 = data.loc[three_uo, 'KWH'] 解释一下这段代码

这段代码的作用是首先计算data数据集中列名为'KWH'的数值型变量的平均值(u)和标准差(o)，然后使用lambda函数判断哪些'KWH'的值超过了平均值加上3倍标准差或者低于平均值减去3倍标准差(three_uo)，并将这些异常值所在的行提取出来(result1)。

具体解释如下：

- `data['KWH']`：表示选择data数据集中列名为'KWH'的数据。
- `data['KWH'].mean()`：表示计算data数据集中列名为'KWH'的数据的平均值，并赋值给变量u。
- `data['KWH'].std()`：表示计算data数据集中列名为'KWH'的数据的标准差，并赋值给变量o。
- `lambda x: x > u + 3 * o or x < u - 3 * o`：表示定义一个匿名函数，对于传入的参数x，判断x是否超过了平均值加上3倍标准差或者低于平均值减去3倍标准差。如果是，则返回True，否则返回False。
- `data['KWH'].apply(lambda x: x > u + 3 * o or x < u - 3 * o)`：表示对于data数据集中列名为'KWH'的每一个数值型变量进行lambda函数的应用，并将结果存储在three_uo中。
- `data.loc[three_uo, 'KWH']`：表示根据three_uo中的True和False值对data数据集中列名为'KWH'的数据进行行筛选，只保留那些在three_uo中值为True的行，并将结果存储在result1中。

相关问题

def Normalization(data): data_mean = data.mean() data_std = data.std() data = data - data_mean data = data / data_std return data

这段代码实现了数据标准化（Normalization）的功能，具体解释如下：

- 输入参数 data 是一个 numpy 数组，用于存储需要进行标准化的数据。
- data_mean = data.mean()：计算数据的均值。
- data_std = data.std()：计算数据的标准差。
- data = data - data_mean：将数据减去均值，使得数据的中心在 0 附近。
- data = data / data_std：将数据除以标准差，使得数据的范围在 -1 到 1 之间。
- 返回结果数据 data，它的每个元素都是标准化后的数值。

解析 def explore_city_data(self,city_data): housing_prices = city_data.target housing_features = city_data.data num_houses = np.shape(city_data.data) num_features = np.shape(city_data.data) min_price = np.min(city_data.target) max_price = np.max(city_data.target) mean_price = np.mean(city_data.target) median_price = np.median(city_data.target) stand_dev = np.std(city_data.target)

这段代码定义了一个名为"explore_city_data"的函数，该函数有一个参数"city_data"。该函数的主要目的是从给定的城市数据中提取一些基本信息，包括房屋价格、特征数量、房屋数量、最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差。

具体来说，该函数将从给定的城市数据中提取房屋价格和特征，并计算出特征数量和房屋数量。然后，该函数将使用NumPy库中的函数来计算出最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差，这些计算都是基于房屋价格数据。

最后的结果将作为函数的返回值，因此，该函数将返回一个元组，其中包含所有的计算结果。