写一个Python程序,判断时序数据的异常类型是冲高异常、趋势上涨异常还是频率变化异常
时间: 2023-01-11 15:55:36 浏览: 71
在这个程序中,我们需要使用一些检测时序数据异常的方法。具体的实现方法可能有多种,下面是一种可行的方案:
```python
import numpy as np
from scipy import stats
def detect_anomaly(data):
# 计算数据的统计特征
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
# 检测冲高异常
if (data[-1] > mean + 3 * std):
return "冲高异常"
# 检测频率变化异常
elif (np.any(z_scores > 3)):
return "频率变化异常"
# 检测趋势上涨异常
elif (data[-1] > data[0] and data[-1] > mean):
return "趋势上涨异常"
else:
return "正常"
# 使用示例
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(detect_anomaly(data)) # 正常
```
该程序中使用了 numpy 和 scipy 库来计算数据的统计特征,用了 z-score 的方法来检测频率变化异常,根据数据的均值和标准差来检测冲高异常和趋势上涨异常。在这个例子中,我们假定数据是一个单调增长的序列,如果实际数据有不同的趋势,可能需要采用不同的判断方法。
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