2024-09-01
Python
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handlebars
import numpy as np import pandas as pd def detect_outliers(data, threshold=3): """离群点检测""" mean_d = np.mean(data) std_d = np.std(data) outliers = [] for y in data: z_score = (y - mean_d) / std_d if np.abs(z_score) > threshold: outliers.append(y) return outliers

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handlebars
def detect_outliers(sr): q1 = sr.quantile(0.25) q3 = sr.quantile(0.75) iqr = q3-q1 #Interquartile range fence_low = q1-1.5*iqr fence_high = q3+1.5*iqr outliers = sr.loc[(sr < fence_low) | (sr > fence_high)] return outliers
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本文作者:Dong

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