python如何过滤10个数字中有几个异常不平均的值

这个问题需要更多的信息才能给出完整的答案，比如如何定义异常不平均的值。但是可以提供一些基本的思路。

1. 计算数据的平均值和标准差，根据经验规则，如果某个数据点的值与平均值的差超过3倍的标准差，可以认为这个数据点是异常值。

2. 使用箱线图来识别异常值。箱线图将数据分为四分位数，上四分位数和下四分位数之间的区域称为箱体，箱体上方的线称为上边缘，下方的线称为下边缘，上边缘和下边缘之外的数据点被认为是异常值。

3. 可以使用机器学习算法来识别异常值，比如离群值检测算法。

以下是一些示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成10个随机数作为示例数据
data = np.random.rand(10)

# 计算平均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

# 标记异常值
outliers = []
for i in range(len(data)):
    if abs(data[i] - mean) > 3 * std:
        outliers.append(i)

print("异常值的索引：", outliers)

# 使用箱线图识别异常值
q1, q3 = np.percentile(data, [25, 75])
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
outliers = np.where((data < lower_bound) | (data > upper_bound))[0]

print("异常值的索引：", outliers)

# 使用离群值检测算法识别异常值
z = np.abs(stats.zscore(data))
threshold = 3
outliers = np.where(z > threshold)[0]

print("异常值的索引：", outliers)