3sigma异常值处理代码

以下是一个简单的3sigma异常值处理代码示例：

import numpy as np

def remove_outliers(data):
    # 计算数据平均值和标准差
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    
    # 定义阈值，超过阈值的值将被视为异常值
    threshold = 3 * std
    
    # 从数据中移除异常值
    filtered_data = [value for value in data if (value - mean) < threshold]
    
    return filtered_data

在这个函数中，我们首先计算数据的平均值和标准差，然后根据3sigma原则，将超过3倍标准差的值视为异常值，将这些异常值从数据中移除，并返回处理后的数据。注意，这里的数据类型可以是列表、数组等，只要能够进行计算即可。

使用示例：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100, 200, 300]
filtered_data = remove_outliers(data)
print(filtered_data)

输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

可以看到，超过3倍标准差的100、200、300这三个异常值已经被移除了。