本文介绍了发现异常的值在一个阵列，列表的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我在数组形式的销售统计数据calc下标准差，或平均从这些数据。
I have sales statistic data in array form to calc standard deviation or average from this data.
stats = [100, 98, 102, 100, 108, 23, 120]
让说，正常情况下， 23 显然是一个特例+ -20％差是。
let said +-20% differential is normal situation, 23 is obviously a special case.
什么是最好的算法（在任何语言，伪或原则）找到这个不寻常的价值呢？
what's the best algorithm (in any language, pseudo or any principle) to find this unusual value?
推荐答案
您可以将它们转换为 Z分数并查找异常值。
You could convert them to Z-scores and look for outliers.
>>> import numpy as np
>>> stats = [100, 98, 102, 100, 108, 23, 120]
>>> mean = np.mean(stats)
>>> std = np.std(stats)
>>> stats_z = [(s - mean)/std for s in stats]
>>> np.abs(stats_z) > 2
array([False, False, False, False, False, True, False], dtype=bool)
这篇关于发现异常的值在一个阵列，列表的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！