四份位距法异常值剔除并数据可视化python代码

四分位距法(Interquartile Range, IQR)是一种常用的统计学方法来检测数据集中异常值。它基于数据的上四分位数(Q3)和下四分位数(Q1),通常排除掉Q1和Q3之间之外的所有数据点,认为它们可能是异常值。 以下是一个简单的Python示例,使用`numpy`和`matplotlib`库来计算IQR并可视化数据: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设我们有这样一个数据集 data = [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100] # 这里包含了一个异常值100 # 计算Q1和Q3 Q1 = np.percentile(data, 25) Q3 = np.percentile(data, 75) # 计算IQR IQR = Q3 - Q1 # 定义一个阈值,通常是IQR的1.5倍 threshold = 1.5 * IQR # 找出可能的异常值 outliers = [x for x in data if (x < (Q1 - threshold)) or (x > (Q3 + threshold))] # 删除异常值后的数据 clean_data = [x for x in data if x not in outliers] # 绘制原始数据分布和清理后的数据分布 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.hist(data, bins='auto', label='Original Data') plt.axvline(x=Q1, color='red', linestyle='dashed', linewidth=2, label=f'Q1={Q1:.2f}') plt.axvline(x=Q3, color='green', linestyle='dashed', linewidth=2, label=f'Q3={Q3:.2f}') plt.legend() plt.subplot(1, 2, 2) plt.hist(clean_data, bins='auto', label='Cleaned Data') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') plt.show() ``` 在这个例子中,我们先找出并删除了所有位于上下四分位距外的数据点。然后分别绘制了原始数据和处理后的数据分布,以便对比观察。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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