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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Python3：Requests模块的异常值处理 用Python的requests模块进行爬虫时，一个简单高效的模块就是requests模块，利用get()或者post()函数，发送请求。 但是在真正的实际使用过程中，我们可能会遇到网络的各种变化，可能会导致请求过程发生各种未知的错误导致程序中断，这
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2018-08-23 17:31:00
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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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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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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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Matplotlib 绘制箱线图（一） Matplotlib 绘制柱状图 （二） Matplotlib 绘制箱线图 Matplotlib 绘制箱线图Matplotlib 绘制箱线图一、 plt.boxplot() 参数详解二、 示例1. 绘制多个分组箱线图2. 在多个分组箱线图上叠加散点图 一、 plt.boxplot() 参数详解Python 绘制箱线图主要用 matplotlib 库里 pyp
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2024-02-22 12:33:44
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何为异常检测在数据挖掘中，异常检测（anomaly detection）是通过与大多数数据显着不同而引起怀疑的稀有项目，事件或观察的识别。通常情况下，异常项目会转化为某种问题，例如银行欺诈，结构缺陷，医疗问题或文本错误。异常也被称为异常值，新奇，噪声，偏差和异常。数据异常可以转化为各种应用领域中的重要（且常常是关键的）可操作信息。 例如，计算机网络中的异常流量模式可能意味着被黑客窃取的计算机在将敏
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2024-04-07 22:07:37
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# Python小波获取异常值
## 1. 简介
小波变换是一种信号处理技术，可用于提取信号中的异常值。在Python中，我们可以使用`pywt`库来实现小波变换，进而获取异常值。
## 2. 流程
下面是实现"Python小波获取异常值"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 进行小波变换 |
原创
2023-10-04 10:32:53
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python 中捕获异常的基本用法：# try 语句是正常执行的代码
try:
# 打开文件（读取中文数据时需要指定 encoding 参数）
fd = open("a.txt", "r", encoding="UTF-8")
try:
# 循环一行一行读取文件
while True:
line = fd.readl
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2023-08-04 13:45:51
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1. 引言在数据处理、机器学习等领域，我们经常需要对各式各样的数据进行处理，本文重点介绍三种非常简单的方法来检测数据集中的异常值。 闲话少说，我们直接开始吧！2. 举个栗子为了方便介绍，这里给出我们的测试数据集，如下：data = pd.DataFrame([
[87, 82, 85],
[81, 89, 75],
[86, 87, 69],
[91, 79, 86
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2023-08-06 12:33:04
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7.2 异常(exceptions)在Python代码通过解释但是在执行时遇到的问题一般称为异常。程序虽然通过了解释器的解释阶段，但是在执行阶段出现了问题，如果不进行处理，那么程序很可能就无法达到我们的预期。7.2.1 什么是异常如前面所述，虽然Python代码通过了解释，但是在执行时仍有可能触发错误，而这类的错误就称为异常。大部分异常会导致程序无法继续执行。 一旦程序运行后发现有异常，Pytho
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2023-09-03 09:26:43
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什么是异常？异常即是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响了程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它，否则程序会终止执行。常见的异常有：BaseException所有异常的基类SystemExit解释器请求退出KeyboardInterrupt用户中断执行(通常是输入^C
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2023-08-05 01:52:36
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文章目录简单统计分析3σ原则箱线图异常值方法处理1.直接删除2.缺失值3.修改为平均值4.盖帽法5.分箱法6不处理 对于数据异常值处理，我的理解是，这里的异常值不是代表数据出现的异常，而是对于你需要建立的模型来说，处于异常值。 比如你需要正太分布的数据，那么一些不符合正太分布，或者离群太远的值，可以更具你的需要去进行删除，这样你的模型效果就会更好。简单统计分析首先是简单的统计分析，比如通过最大
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2023-06-26 22:58:57
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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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目录1️⃣写在前面2️⃣什么是异常？3️⃣如何处理异常？4️⃣try 与 except?用法?例子5️⃣python标准异常6️⃣写在最后 1️⃣写在前面今天Python笔记的内容是：异常处理一旦Python脚本发生异常，程序需捕获并处理异常。异常处理使得程序能够在处理异常后继续正常执行，不至于崩溃或终止执行。2️⃣什么是异常？当Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。异常是Python对
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2023-08-10 11:15:32
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# Python检测异常值并替换
作为一名经验丰富的开发者，你经常需要处理数据中的异常值。本文将向你介绍如何使用Python来检测和替换异常值。
## 流程概述
以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|-------|--------|
| 步骤1 | 导入必要的库和数据 |
| 步骤2 | 计算数据的均值和标准差 |
| 步骤3 | 确定异常值的阈值 |
| 步骤4 | 检
原创
2023-09-12 03:40:54
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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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一、异常即使语法或者表达式在语法上是正确的，但在尝试执行时，它仍可能会引发错误。在执行时检测到的错误被称为异常。二、处理异常while True:
try:
x = int(input('Please enter a number: '))
break
except ValueError:
print('Oops! That was
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2023-06-20 20:26:01
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异常值检测常用方法对历史数据进行异常值检测，对突发情况或者异常情况进行识别，避免因为异常值导致预测性能降低，并对其进行调整便于后续预测。一、3-sigma原则异常值检测3-Sigma原则又称为拉依达准则，该准则定义如下：假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中
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2023-09-04 22:23:08
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