python基于箱型图方法筛检“花萼宽度”中的异常数据，并打印异常数据值

在Python中，我们可以使用matplotlib库中的boxplot函数来创建箱型图，这是一种直观的数据分布可视化工具，用于检测数值变量中的异常值。"花萼宽度"是一种特征，通常在数据分析中用来识别花卉样本的一些属性。

首先，假设你有一个名为"sepal_width"的数据列表，你可以按照以下步骤筛选异常值：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设data是一个包含花萼宽度的列表
data = [你的花萼宽度数据列表]

# 创建箱型图
plt.boxplot(data)

# 设置异常线，设置上下界为1.5倍IQR（四分位距），超过这个范围的被认为是异常值
q1, q3 = np.percentile(data, [25, 75])
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr

# 找出并打印异常值
outliers = [x for x in data if x < lower_bound or x > upper_bound]
print("异常数据值：", outliers)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`numpy.percentile`用于计算第一四分位数(Q1)和第三四分位数(Q3)，`iqr`是四分位距，然后我们找出那些低于下界或高于上界的数值作为异常值。记得替换`你的花萼宽度数据列表`为实际的数值数据。