使用一维度数据，使用LOF进行异常点检测的代码

以下是使用LOF进行异常点检测的Python代码：

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
import numpy as np

# 生成一维正态分布数据
data = np.random.normal(size=1000).reshape(-1, 1)

# 使用LOF进行异常点检测
clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, contamination=0.1)
y_pred = clf.fit_predict(data)

# 打印异常点结果
print("异常点数量：", np.sum(y_pred == -1))
print("异常点索引：", np.where(y_pred == -1))

在上述代码中，首先我们生成了一组一维正态分布数据。然后，我们使用`LocalOutlierFactor`类进行LOF算法的异常点检测，其中`n_neighbors`表示邻居个数，`contamination`表示异常点比例。最后，我们打印了异常点数量和索引。