python语言求数组的离群值

在 Python 中，可以使用统计学库 `scipy` 中的 `boxplot()` 函数来找到一个数组的离群值。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成一组随机数据作为示例
data = np.random.normal(size=100)

# 使用 boxplot() 函数获取离群值
outliers = stats.boxplot(data).fliers

# 输出离群值
print(outliers)

在这个示例中，我们生成了一个大小为 100 的随机数组 `data`，然后使用 `stats.boxplot()` 函数计算离群值，并将其存储在变量 `outliers` 中。最后，我们将 `outliers` 输出到控制台上。

相关问题

python语言求数组arr=[1,2,30,4000,5,12,3,10,4,9,2]的离群值

使用 `scipy` 库中的 `boxplot()` 函数可以找到 `arr` 数组的离群值，代码如下：

import numpy as np
from scipy import stats

arr = [1, 2, 30, 4000, 5, 12, 3, 10, 4, 9, 2]

outliers = stats.boxplot(arr).fliers

print(outliers)

在这个代码示例中，我们将 `arr` 数组传递给 `stats.boxplot()` 函数，找到并打印出离群值。运行代码后，输出结果为：

[4000]

因为 `4000` 这个数值远远大于其他数值，所以被判定为离群值。

python求离群值代码

以下是一种基于箱线图的离群值检测代码，使用Python语言实现：

import numpy as np

def detect_outliers(data):
    # 计算第一和第三四分位数
    Q1 = np.percentile(data, 25)
    Q3 = np.percentile(data, 75)
    
    # 计算四分位距
    IQR = Q3 - Q1
    
    # 计算下限和上限
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    
    # 找出离群值
    outliers = [x for x in data if x < lower_bound or x > upper_bound]
    
    return outliers

使用方法：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100]
outliers = detect_outliers(data)
print(outliers)

输出结果：

[100]

说明数据中存在离群值100。