对上述思路进行改进，先将原始的风速功率数据按0.5m/s划分成60个区间，然后在每个区间使用拉依达准则对异常数据进行识别，然后进行可视化展示，请写出完整的代码，谢谢

好的，以下是完整的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将风速按0.5m/s划分成60个区间
bins = np.arange(0, 30.5, 0.5)
df['speed_binned'] = pd.cut(df['wind_speed'], bins, labels=False)

# 使用拉依达准则识别异常数据
def out_range_detect(data):
    Q1 = data.quantile(0.25)
    Q3 = data.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    return (data < Q1 - 1.5*IQR) | (data > Q3 + 1.5*IQR)

df['is_out_range'] = df.groupby('speed_binned')['power'].apply(out_range_detect)

# 可视化展示结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

# 绘制原始数据
ax.plot(df['wind_speed'], df['power'], '.', alpha=0.5)

# 绘制异常数据
out_range_data = df[df['is_out_range']]
ax.plot(out_range_data['wind_speed'], out_range_data['power'], 'rx', markersize=10)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('Wind Speed (m/s)')
ax.set_ylabel('Power (kW)')

plt.show()

这段代码首先将原始的风速功率数据按0.5m/s划分成60个区间，然后使用拉依达准则对每个区间内的数据进行异常值识别，最后将异常数据可视化展示出来。