使用python求取平均值加减3倍的标准差作用

平均值加减3倍的标准差在统计学中被称为"3倍标准差法则"或"3σ法则"，用于描述数据集中的离群值。

在用Python计算平均值加减3倍的标准差时，通常的步骤如下：
1. 导入NumPy库，它包含了用于数值计算和统计分析的功能。
2. 使用NumPy库的mean()函数计算数据集的平均值。
3. 使用NumPy库的std()函数计算数据集的标准差。
4. 将平均值加上3倍的标准差得到上限，将平均值减去3倍的标准差得到下限。

平均值加减3倍的标准差可以用来判断数据集中的离群值。根据"3倍标准差法则"，大约有68%的数据位于平均值加减1倍的标准差之间，约95%的数据位于平均值加减2倍的标准差之间，而约99.7%的数据位于平均值加减3倍的标准差之间。

如果数据集中的某个数值超过了平均值加减3倍的标准差范围，就可以认为这个数值是一个离群值或异常值。这些离群值可能表示了数据记录的错误、测量错误或其他异常情况的出现。通过识别和处理离群值，可以提高数据分析的准确性，得到更可靠的结果。

总而言之，使用Python求取平均值加减3倍的标准差可以帮助我们判断数据集中的离群值，进而进行数据清洗或异常处理，提高数据分析的质量和可靠性。