用spyder在一列数据算出波动率，然后剔除其大于三个波动率的数值，把剩下的数据取对数作图

以下是实现这个过程的Python代码：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 计算波动率
volatility = data.pct_change().std()

# 剔除大于三个波动率的数值
data = data[abs(data.pct_change()) < 3*volatility]

# 取对数作图
plt.plot(np.log(data))
plt.show()

上述代码中，假设数据文件为`data.csv`，读取数据使用`pandas`库中的`read_csv`函数。接着，使用`pct_change`函数计算每个数据点的相对变化率，然后使用`std`函数计算出波动率。接着，使用`abs`函数和`<`运算符筛选出相对变化率小于三个波动率的数值，即剔除了大于三个波动率的数值。最后，使用`numpy`库中的`log`函数对剩下的数据取对数，然后使用`matplotlib`库中的`plot`函数作图。