Python怎么用箱线图将异常值转化为缺失值后再用多项式插补法的代码

以下是用 Python 绘制箱线图并将异常值替换为缺失值，再利用多项式插值法填充缺失值的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate

# 生成带有异常值的随机数据
data = np.concatenate([np.random.normal(0, 1, 50), [8, 10, -5, -7]])

# 绘制初始箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)

# 找到异常值的下标
q1, q3 = np.percentile(data, [25, 75])
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
outliers = np.logical_or(data < lower_bound, data > upper_bound)
outlier_indices = np.where(outliers)[0]

# 将异常值替换为缺失值
data[outlier_indices] = np.nan

# 利用多项式插值法填充缺失值
x = np.arange(len(data))
good_values = np.logical_not(np.isnan(data))
f = interpolate.interp1d(x[good_values], data[good_values], kind='cubic')
data_interp = f(x)

# 绘制填充后的箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data_interp)

# 显示箱线图
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用 numpy 和 matplotlib 库生成一个带有异常值的随机数据，并绘制了其初始箱线图。然后，我们找到了异常值的下标，并将这些值替换为缺失值（NaN）。接下来，我们利用 scipy 库的 interpolate 模块的 interp1d 函数，使用多项式插值法填充缺失值。最后，我们绘制填充后的箱线图，并使用 plt.show() 函数将其显示出来。