python 数据异常处理效果折线图

很抱歉，我是一名语言模型，无法展示图片或图表。但我可以为您提供一些关于Python数据异常处理效果折线图的相关信息。

在Python中，常用的数据异常处理包括numpy、pandas以及matplotlib等。其中，matplotlib是一个常用的数据可视化工具，可以用来绘制折线图。

以下是一个简单的Python代码示例，用于绘制数据异常处理效果折线图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数，模拟数据
data = np.random.randn(100)

# 设置异常值
data[10] = 10
data[20] = -10

# 将数据转换为pandas的Series类型
s = pd.Series(data)

# 使用matplotlib绘制折线图
plt.plot(s)
plt.title('Data with outliers')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

在上述示例中，我们首先使用numpy生成了100个随机数，并将第10个数设置为10，第20个数设置为-10，模拟异常值的出现。然后，我们将这些数据转换为pandas的Series类型，并使用matplotlib绘制折线图。最后，我们添加了标题、横轴和纵轴标签，并展示了图表。

通过绘制折线图，我们可以清楚地看到数据中的异常值，以及异常值对整个数据分布的影响。在实际应用中，我们可以根据折线图的结果进行数据清洗或异常值处理，以提高数据的准确性和可靠性。