写一个Python程序，判断时序数据是否发生频率变化异常并返回异常时间点

好的，我可以帮你写一个Python程序来判断时序数据是否发生频率变化异常并返回异常时间点。以下是示例代码：

import numpy as np

def detect_frequency_change(data, threshold=3):
    """
    判断时序数据是否发生频率变化异常并返回异常时间点
    
    参数：
    data：一维 numpy 数组，代表时序数据
    threshold：阈值，用于判断异常点，默认值为3
    
    返回值：
    异常时间点的下标组成的一维 numpy 数组
    """
    # 计算每个时间点之间的时间间隔
    intervals = np.diff(data)
    
    # 计算时间间隔的平均值和标准差
    mean_interval = np.mean(intervals)
    std_interval = np.std(intervals)
    
    # 计算每个时间点的时间间隔与平均值的差值
    diff_from_mean = np.abs(intervals - mean_interval)
    
    # 计算每个时间点的时间间隔与平均值的差值是否大于阈值的标志
    is_abnormal = diff_from_mean > threshold * std_interval
    
    # 获取异常点的下标
    abnormal_indexes = np.where(is_abnormal)[0] + 1
    
    return abnormal_indexes

该函数接收一个一维 numpy 数组 `data`，代表时序数据。函数会计算每个时间点之间的时间间隔，并计算时间间隔的平均值和标准差。然后，函数会计算每个时间点的时间间隔与平均值的差值，并将其与阈值相比较，得到是否大于阈值的标志。最后，函数会返回异常点的下标组成的一维 numpy 数组。

你可以调用该函数，并传入你的时序数据，来判断时序数据是否发生频率变化异常并返回异常时间点。