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首先我们简单地区分一下离群点(outlier)以及异常值(anomaly):

离群点:

Python箱型图处理离群点的例子

异常值:

个人觉着异常值和离群点是两个不同的概念,当然大家在数据预处理时对于这两个概念不做细致的区分,不如:姚明站在我们中间的时候,我觉着我们只能说他是一个离群点,我们能说他异常吗?异常的假设是姚明得了巨人症,可是他不是。

箱型图

Python箱型图处理离群点的例子

Python箱型图处理离群点的例子

代码块

餐饮销售数据离群点检测代码:

#-*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据
data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列

import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号

plt.figure() #建立图像
p = data.boxplot(return_type='dict') #画箱线图,直接使用DataFrame的方法
x = p['fliers'][0].get_xdata() # 'fliers'即为离群点的标签
y = p['fliers'][0].get_ydata()
y.sort() #从小到大排序,该方法直接改变原对象

#用annotate添加注释
#其中有些相近的点,注解会出现重叠,难以看清,需要一些技巧来控制。
#以下参数都是经过调试的,需要具体问题具体调试。
for i in range(len(x)): 
 if i > 0:
  plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.05 -0.8/(y[i]-y[i-1]),y[i]))
 else:
  plt.annotate(y[i], xy = (x[i],y[i]), xytext=(x[i]+0.08,y[i]))

plt.show() #展示箱线图

运行结果:

Python箱型图处理离群点的例子

以上这篇Python箱型图处理离群点的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。