python 三倍标准差 函数案例

当输入数据为一个列表或数组时，可以使用以下代码实现求解 Python 的三倍标准差：

import numpy as np

def three_sigma(data):
    mean = np.mean(data)  # 平均值
    std = np.std(data)  # 标准差
    low = mean - 3*std  # 下限
    high = mean + 3*std  # 上限
    new_data = []
    for i in data:
        if i >= low and i <= high:
            new_data.append(i)
    return new_data

函数中，首先导入了 NumPy 库，然后定义了 three_sigma 函数，该函数接受一个数据列表或数组作为参数。在函数内部，使用 numpy 库中的 mean 函数和 std 函数，分别计算了平均值和标准差。接着，使用 mean 函数和 std 函数计算出了下限和上限，通过循环遍历数据，删除不符合要求的数据，最后返回符合要求的数据列表。

相关问题

python 三倍标准差

在Python中，可以使用NumPy库来计算数据的标准差。标准差是方差的平方根，而方差可以通过计算数据与其均值之差的平方的平均值来获得。因此，要计算数据的三倍标准差，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入NumPy库：`import numpy as np`
2. 创建一个包含数据的NumPy数组，例如：`data = np.array(\[1, 2, 3, 4, 5\])`
3. 计算数据的均值：`mean = np.mean(data)`
4. 计算数据的标准差：`std = np.std(data)`
5. 计算三倍标准差：`three_times_std = 3 * std`

请注意，这里的数据是一个示例，你可以将其替换为你自己的数据。计算结果`three_times_std`将给出数据的三倍标准差的值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python数据分析——常用语](https://blog.csdn.net/qq_15028721/article/details/113624622)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [检测其中的异常值（判断标准：与平均值的偏差 超过 3 倍标准差的数值）。提示：用数据生成 pandas 的 D](https://blog.csdn.net/missionnn/article/details/121191109)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python画三倍标准差图

好的，这是一个关于数据可视化的问题，我可以帮你解答。你想要画出一个三倍标准差图，实际上可以使用Python的matplotlib库来实现。首先，你需要计算数据的均值和标准差，然后根据均值、标准差以及数据个数来计算出上下限。接下来，使用plot函数绘制出数据的折线图并添加标准差线。最后，再使用fill_between函数填充标准差范围内的颜色即可。希望这可以帮助你。