已知1维数据data，找出90%的数据都处于的区间范围python

在Python中，为了找到1维数据`data`中包含90%数据的区间范围，你可以使用描述统计学方法，如四分位数（Quartiles），特别是第一四分位数(Q1)和第三四分位数(Q3)，它们分别代表了数据集的25%和75%分位点。以下是使用pandas库来实现这个过程的一个例子：

import pandas as pd

# 假设 data 是一个列表或numpy数组
data = [数值1, 数值2, ...]  # 替换为你实际的数据

# 将数据转换为 DataFrame 或 Series，便于计算
df_data = pd.Series(data)

# 计算 Q1 和 Q3
q1 = df_data.quantile(0.25)
q3 = df_data.quantile(0.75)

# 计算 IQR (Interquartile Range)，即四分位距
iqr = q3 - q1

# 然后我们可以得到包含90%数据的上下界
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr  # 因为通常90%的数据位于Q1 - 1.5IQR到Q3 + 1.5IQR之间
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr

(lower_bound, upper_bound)

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# 假设data是一个二维列表，每一行代表一个学生的成绩，如 [姓名, 成绩]
data = [['张三', 48], ['李四', 65], ['王五', 49], ['赵六', 70]]

# 创建一个新的列表来存储低于50分的学生
below_50 = []

for student in data:
    score = int(student[1])  # 提取第二个元素即成绩
    if score < 50:
        below_50.append(student)

# 输出低于50分的学生信息
for student in below_50:
    print(f"{student[0]} 的成绩是 {student[1]} 分")

如果你的数据是以字典或者其他结构存储的，需要相应地调整提取分数的部分。

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[
    {"timestamp": "2023-01-01", "value": 5},
    {"timestamp": "2023-01-02", "value": 10},
    {"timestamp": "2023-01-03", "value": 15},
    ...,
]

下面是完整的代码示例：

import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

# 读取JSON文件
with open('your_data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 将数据转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 确保时间戳是datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 将时间戳设置为索引，以便轻松获取等间距的日期
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 创建等间距的日期范围
start_date = df.index.min()
end_date = df.index.max()
delta = pd.Timedelta(days=1)  # 每天一个点
x_values = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq=delta)

# 使用线性插值填充缺失值，以生成连续的曲线
y_filled = df['value'].interpolate()

# 绘制曲线图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(x_values, y_filled, label='曲线图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('值')
plt.title('JSON数据绘制成的曲线图')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()