基于python的一种异常值快速判读剔除方法：“跳跃度”法所谓的异常数据，就是在重复测量数据列中，与其他数据明显不一致的数据。关于异常值的判断，主要有两种办法：技术性方法和统计学方法。前者是在对对象有一定的基本物理化学特性认识的基础上，判断测量数据的合理性；后者通过考察对象同样性质的数据进行正态性检验，从数据统计学角度判断数据的可信度。而对于一般为未知对象的光谱测量，由于缺乏对对象的预先判断，一般
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2023-09-27 18:52:37
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学习机器学习算法时，经常会碰到数理统计中置信区间、置信度，虽然学习过相关课程，但是每次遇到它总是懵懵懂懂，似懂非懂。为了对这两个概念有深入的了解，这里做了相关的介绍。为了不老是纠缠于数理统计理论，或者学习了概念之后又无法应用的情况发生，这里以一个机器学习特征工程中常用的异常值检测算法--3sigma模型，来解释这两个概念，这样你既学会了一种异常值模型，又弄懂了这个概念，这个买卖划得来。异常值检测算
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2023-10-07 23:15:33
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使用SPy打开和访问高光谱图像文件的标准方法是通过图像函数，它返回一个SpyFile对象的实例。SpyFile界面SpyFile是创建读取高光谱数据文件的对象的基类。 当创建一个SpyFile对象时，它提供了一个从相应的文件中读取数据的接口。 打开图像时，返回的实际对象将是SpyFile（BipFile，BilFile或BsqFile）的子类，与图像文件中的数据交错相对应。 让我们打开我们的示例图
py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了，干的漂亮你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，你想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，感
## Python找出异常值
### 引言
在数据分析和统计学中，异常值（Outlier）是指与其他观测值显著不同的值，即与整体模式或趋势明显不符的值。异常值可能是由于测量误差、数据录入错误、采样偏差或真实的极端观测值引起的。识别和处理异常值对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。
Python作为一种流行的编程语言，提供了许多强大的工具和库来帮助我们处理异常值。本文将介绍一些常用的方法和技巧
原创
2023-08-10 05:08:22
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对于高斯混合模型是干什么的呢？它解决什么样的问题呢？它常用在非监督学习中，意思就是我们的训练样本集合只有数据，没有标签。它用来解决这样的问题：我们有一堆的训练样本，这些样本可以一共分为K类，用z(i)表示。，但是具体样本属于哪类我们并不知道，现在我们需要建立一个模型来描述这个训练样本的分布。这时， 我们就可以用高斯混合模型来进行描述。怎么入手呢？ 高斯混合模型：我们这么想，因为样本集合潜
异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点分析。（1）简单统计量分析可以先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据
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2023-06-03 15:29:40
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前言“技术指标图像识别误差：±5μm/3σXY 台重复定位精度：±2μm/3σ；”3σ是什么
这篇文章主要介绍了Python3常用内置方法代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下max()/min()传入一个参数 (可迭代对象), 返回这个可迭代对象中最大的元素可以设置default关键字参数, 当这个可迭代对象为空时, 返回default的值传入多个参数, 返回这些参数中最大的参数多个参数必须是同类型的两种方法都可以设置k
检测异常值的方法有很多，选择哪种方法需要具体问题具体分析，下面罗列一些常用的方法。统计学方法：1、 一维数据的异常值检测假设我们的数据（一维）服从正态分布，我们可以通过极大似然法估计出均值$\mu$ 和标准差$\sigma$，然后根据$3\sigma$准则：有99.7%的数据会落入区域$\mu\pm3\sigma$中。一般情况下，我们认为在区域$\mu\pm3\sigma$外的点为异常值。一种更加
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2023-07-28 22:49:42
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# Python 计算高斯分布的 3σ
高斯分布（或称正态分布）是统计学中一个非常常见的数据分布，因其具有许多重要的性质而广泛应用于各种领域，如自然科学、社会科学和工程技术。本文将围绕高斯分布的 3σ 规则展开讨论，并提供相应的 Python 代码示例。
## 什么是高斯分布？
高斯分布的概率密度函数（PDF）由以下公式定义：
\[
f(x) = \frac{1}{\sigma \sqr
Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、异常值的检测1. 使用3σ准则检测异常值2. 使用箱型图检测异常值二、异常值的处理1. 删除异常值——drop()方法2. 替换异常值——replace()方法总结 前言异常值，指的是明显偏离它们所属样本的其余观测值的个别值。一、异常值的检测1. 使用3σ准则检测异常值（1）从数学概念开始，逐步理解：1、标准差：所有数减去其平均值μ的平方和，所得结
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2023-06-19 20:35:19
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# Python找出异常值并导出
在数据分析和机器学习的过程中，我们经常会遇到异常值的问题。异常值是指数据集中与其他观测值显著不同的观测值，可能是由于测量误差、数据录入错误或其他异常情况导致的。异常值的存在会影响数据的分布和模型的准确性，因此需要对其进行识别和处理。
本文将介绍使用Python来找出异常值并将其导出的方法。我们将使用`pandas`库来加载和处理数据，`numpy`库来进行数值
原创
2023-10-03 06:40:36
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异常在程序开发中，如果对于某些代码的执行不确定（程序的语法完全正确），并非程序本身的错误，是与外界交互时，外界输入不规范造成的。以下是处理异常的方法：一、单个异常:# 只有一个异常产生try：num = int(raw_input("请输入一个整数："))except:print "请输入一个整型"二、多个异常如果有多个异常时，可以在except后边添加异常的类型。（异常的类型可以通过错误测试得到
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2023-07-09 12:11:02
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高斯混合模型，是一种生成模型，不但可以进行聚类，因为掌握了每一类的概率模型，还可以进行每一类新实例的生成。、生成过程为： 假定生成m个实例，共有k个高斯分布可供选择；生成每个实例时，根据一组权重参数，先选取该实例所属集群的标签，根据标签从k个高斯分布中选取该集群对应的分布，然后再利用高斯分布采样出该实例，就完成了一个新实例点的生成。from sklearn.mixture import Gauss
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2023-10-29 08:43:40
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异常是指程序中的例外、违例情况，比如序列的下标越界、打开不存在的文件、空引用异常等。通过捕获异常并进行正确处理，可以提高程序的健壮性。如果没有代码处理异常，Python解释器将输出相关异常信息并终止程序。 Python中处理异常是通过try/except/else/finally语句完成。它们的语法结构下： try:
Normal execution block
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2023-06-20 22:19:49
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异常处理通过编程捕获异常并处理是可行的while True:
try:
num = int(input("请输入一个数值："))
print("您输入的数值是：", num)
break
except ValueError:
print("您输入的不是合法的数据，请重新输入。")try 语句按如下方式工作：• 首先，执行 try 子句（在 try 和 except 关键字之间的部分）。
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2023-08-31 00:00:06
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第七章、异常值检测（离群点挖掘）概述： 一般来说，异常值出现有各种原因，比如数据集因为数据来自不同的类、数据测量系统误差而收到损害。根据异常值的检测，异常值与原始数据集中的常规数据显著不同。开发了多种解决方案来检测他们，其中包括基于模型的方法(Model-based method)【也叫基于统计分布Distribution的
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2023-10-20 17:29:27
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Python数据异常值检测和处理数据清洗中的另一个常见问题：异常值检测和处理1 什么是异常值？在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为异常点，通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的，因
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2023-08-11 13:56:54
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异常模块一、异常1.异常捕获2.异常类型捕获3.try-except-else4.try-finally5.主动触发异常6.断言 一、异常1.异常捕获当Python无法正常处理程序时就会发生一个异常，会影响程序的正常执行。 异常也是Python对象，表示一个错误 当Python脚本有发生异常的可能时，就需要捕获异常，避免程序终止执行。try:
正常程序执行此块代码
except:
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2023-09-27 08:15:10
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