数据可视化---离群值展示

内容导航

类别 内容导航
机器学习 机器学习算法应用场景与评价指标
机器学习算法---分类
机器学习算法---回归
机器学习算法---聚类
机器学习算法---异常检测
机器学习算法---时间序列
数据可视化 数据可视化---折线图
数据可视化---箱线图
数据可视化---柱状图
数据可视化---饼图、环形图、雷达图
统计学检验 箱线图筛选异常值
3 Sigma原则筛选离群值
Python统计学检验
大数据 PySpark大数据处理详细教程
使用教程 CentOS服务器搭建Miniconda环境
Linux服务器配置免密SSH
大数据集群缓存清理
面试题整理 面试题---机器学习算法
面试题---推荐系统

python 复制代码
"""
传入一个list,以及几倍的sigma参数threshold,可以将数据中的正常值及离群值用不同颜色展示出来
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def Outlier_visualization_line(data,threshold):
    plt.style.use('ggplot')
    data = pd.Series(data)
    mean = data.mean()
    std  = data.std()

    #筛选出离群值
    left  = mean - threshold * std
    right = mean + threshold * std
    error = data[(data<left)|(data>right)]
    data_c = data[(data>=left)&(data<=right)]
    # #不同着色,正常绿色,离群值红色
    # sp = np.where(data.isin(data_c),'g','r') 
    # 可视化
    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    plt.plot(data.index,data.values,'bo--',alpha=0.4)
    plt.scatter(error.index,error.values,c='r',s=60)
    plt.title('Outlier Visualization',size=20)
    plt.text(len(data)*0.4,data.values.max()+data.values.max()*0.01,
             r'$\mu={},\ \sigma={}$'.format(round(mean,2),round(std,2)),fontsize=14,bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.2))
    # 添加水平辅助线plt.axhline,添加垂直辅助线plt.axvline(轴位置,线形,标签))
    plt.axhline(left,linestyle = '--',label="{} sigma low".format(threshold))
    plt.axhline(right,linestyle = '--',label="{} sigma up".format(threshold))
    plt.xlabel('Index',size=18)
    plt.ylabel('Value',size=18)
    plt.grid(True)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()
    fig.savefig('Outlier_visualization_line.png',dpi=600)

data = np.random.randn(100)*100
Outlier_visualization_line(data,threshold=1.5)
python 复制代码
"""
传入一个list,以及几倍的sigma参数threshold,可以将数据中的正常值及离群值用不同颜色展示出来
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def Outlier_visualization_scatter(data,threshold):
    plt.style.use('ggplot')
    data = pd.Series(data)
    mean = data.mean()
    std  = data.std()

    #筛选出离群值
    left  = mean - threshold * std
    right = mean + threshold * std
    error = data[(data<left)|(data>right)]
    data_c = data[(data>=left)&(data<=right)]
    #不同着色,正常绿色,离群值红色
    sp = np.where(data.isin(data_c),'g','r') 
    # 可视化
    fig = plt.figure(figsize=(12,8))
    plt.scatter(data.index,data.values,marker='o',c=sp)
    plt.title('Outlier Visualization',size=20)
    plt.text(len(data)*0.4,data.values.max(),
             r'$\mu={},\ \sigma={}$'.format(round(mean,2),round(std,2)),fontsize=14,bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.2))
    plt.xlabel('Index',size=18)
    plt.ylabel('Value',size=18)
    plt.grid(True)
    plt.show()
    fig.savefig('Outlier_visualization_scatter.png',dpi=600)

data = np.random.randn(10000)*100
Outlier_visualization_scatter(data,threshold=2.7)

友情提示 :如果你觉得这个博客对你有帮助,请点赞、评论和分享吧!如果你有任何问题或建议,也欢迎在评论区留言哦!!!

相关推荐
杨超越luckly2 天前
HTML应用指南:利用POST请求获取中国一汽红旗门店位置信息
前端·arcgis·html·数据可视化·门店数据
MediaTea2 天前
Python 第三方库:matplotlib(科学绘图与数据可视化)
开发语言·python·信息可视化·matplotlib
Kratzdisteln2 天前
【Python】绘制椭圆眼睛跟随鼠标交互算法配图详解
python·数学·numpy·pillow·matplotlib·仿射变换
杨超越luckly2 天前
HTML应用指南:利用GET请求获取全国沃尔沃门店位置信息
前端·arcgis·html·数据可视化·门店数据
万粉变现经纪人2 天前
如何解决 pip install -r requirements.txt 子目录可编辑安装缺少 pyproject.toml 问题
开发语言·python·scrapy·beautifulsoup·scikit-learn·matplotlib·pip
FIT2CLOUD飞致云3 天前
安全漏洞修复,组合图副值轴支持同环比设置,DataEase开源BI工具v2.10.14 LTS版本发布
开源·数据可视化
我要学习别拦我~3 天前
桑基图、弦图、旭日图:如何表现复杂流向关系
经验分享·信息可视化·数据可视化
CappuccinoRose4 天前
MATLAB学习文档(二十四)
学习·数学建模·matlab·数据可视化
聊聊MES那点事5 天前
电脑零配件行业MES系统:快速实现全过程信息溯源
信息可视化·数据分析·数据可视化·mes
我要学习别拦我~6 天前
柱状图的高级玩法:分组、堆叠、百分比对比
经验分享·信息可视化·数据可视化