箱型图判断异常值的方法
时间: 2023-10-08 12:11:45 浏览: 78
箱型图是一种常用的数据可视化方法,可以用来判断数据集中是否存在异常值。其方法是:
1. 首先,将数据按照大小排序,然后将它们分成四分位数。其中,第一分位数是最小值到中位数之间的值,第二分位数是中位数,第三分位数是中位数到最大值之间的值。
2. 接下来,计算箱子的长度,它等于第三分位数减去第一分位数。将箱子画出来,并在箱子的上下端画出两条线,分别代表最小值和最大值。
3. 最后,在箱子的上方和下方画出两条线,它们分别代表数据集中的上四分位数和下四分位数。
4. 在画出箱型图之后,我们可以通过以下方法判断异常值:任何超出上下四分位数1.5倍箱子长度的数据点都可以被视为异常值。
需要注意的是,箱型图只能检测数据集中的一维异常值,对于多维异常值还需要使用其他方法进行检测。
相关问题
箱型图处理异常值科学吗
箱型图处理异常值是一种科学有效的方法。箱型图是一种基于统计学原理的数据可视化工具,它可以用来快速识别和分析数据集的分布情况、中位数、四分位数、异常值等信息,以便更好地了解数据集的特征。通过箱型图,我们可以清晰地看到数据集中的异常值,并对其进行处理。当然,在处理异常值时,需要结合具体业务场景和数据集特点,进行合理的判断和决策。因此,箱型图处理异常值是一种科学的、可靠的方法。
python使用箱型图删除异常值
箱型图是一种可视化工具,可以用于检测数据集中的异常值。在 Python 中,可以使用 Matplotlib 数据可视化库来绘制箱型图,并使用 NumPy 数据处理库来删除异常值。
以下是使用 Python 代码绘制箱型图并删除异常值的步骤:
1. 导入需要的库
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 创建数据集
```python
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100]
```
3. 绘制箱型图
```python
plt.boxplot(data)
plt.show()
```
4. 根据箱型图的结果判断哪些数据点是异常值,并将其从数据集中删除
```python
q1 = np.percentile(data, 25)
q3 = np.percentile(data, 75)
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
new_data = [x for x in data if x >= lower_bound and x <= upper_bound]
```
在上面的代码中,首先计算了数据集的四分位数(Q1 和 Q3)和四分位距(IQR),然后使用这些值计算了下限(lower bound)和上限(upper bound)。最后,使用列表推导式将数据集中的异常值删除,并将结果存储在变量 new_data 中。
现在,new_data 中的数据集就已经没有异常值了。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)