python剔除列表异常值_Python：拒绝列表中的异常值（序列）_名再道号直行的博客-程序员秘密

技术标签： python剔除列表异常值

你可以做的是计算数据的前后梯度，假设步长为1。离群值是那些条件适用的元素：向后和向前的坡度没有相同的标志：趋势变化

后向梯度的绝对值大于左邻域绝对值的1%

我对你的解释是，这两种说法都必须是真的。在

让f成为数据的一维numpy数组。在f=np.array([

0.0937,

0.0934,

0.0933,

0.0931,

0.0933,

0.0936,

0.1091, #< == outlier,

0.0938,

0.0945,

0.0949,

0.0956,

0.1082,

0.1065, #< == outlier since -,

0.1123,

0.1198

])

bg = 0.0*f # backward gradient, we want them to have the same size as f

fg = 0.0*f # forward gradient, we want them to have the same size as f

bg[1:] = f[1:]-f[:-1]

fg[:-1] = f[1:]-f[:-1]

outliers = (bg*fg<0) * np.hstack((False, np.where(np.abs(bg[1:])>0.01*np.abs(f[:-1]),True,False) ))

# You don't want to remove an element and the next

outliers[1:] = outliers[1:]*np.where( outliers[:-1], False, True )

print 'Outliers = ', f[outliers]

print 'Good = ', f[np.where( outliers, False, True)]

我用你的数据做了这个例子，只要用任何东西替换f。在

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_31422487/article/details/113971873

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