我正在绘制来自各种测试的一些数据。有时在测试中，我碰巧有一个异常值(例如0.1)，而所有其他值都小三个数量级。
使用matplotlib，我针对[0, max_data_value]范围进行绘图
如何仅放大数据而不显示异常值，这会弄乱绘图中的x轴？
我是否应该简单地采用95％并在x轴上设置[0, 95_percentile]范围？
参考方案
没有针对异常值的“最佳”测试。理想情况下，您应该合并先验信息(例如，“由于blah ...，此参数不应超过x ...”)。
对于离群值的大多数测试都使用中位数绝对偏差，而不是第95个百分位数或其他基于方差的度量。否则，计算出来的方差/ stddev将被异常值严重偏斜。
这是一个实现更常见异常值测试的函数。
def is_outlier(points, thresh=3.5):
"""
Returns a boolean array with True if points are outliers and False
otherwise.
Parameters:
-----------
points : An numobservations by numdimensions array of observations
thresh : The modified z-score to use as a threshold. Observations with
a modified z-score (based on the median absolute deviation) greater
than this value will be classified as outliers.
Returns:
--------
mask : A numobservations-length boolean array.
References:
----------
Boris Iglewicz and David Hoaglin (1993), "Volume 16: How to Detect and
Handle Outliers", The ASQC Basic References in Quality Control:
Statistical Techniques, Edward F. Mykytka, Ph.D., Editor.
"""
if len(points.shape) == 1:
points = points[:,None]
median = np.median(points, axis=0)
diff = np.sum((points - median)**2, axis=-1)
diff = np.sqrt(diff)
med_abs_deviation = np.median(diff)
modified_z_score = 0.6745 * diff / med_abs_deviation
return modified_z_score > thresh
作为使用它的示例，您将执行以下操作:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# The function above... In my case it's in a local utilities module
from sci_utilities import is_outlier
# Generate some data
x = np.random.random(100)
# Append a few "bad" points
x = np.r_[x, -3, -10, 100]
# Keep only the "good" points
# "~" operates as a logical not operator on boolean numpy arrays
filtered = x[~is_outlier(x)]
# Plot the results
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2)
ax1.hist(x)
ax1.set_title('Original')
ax2.hist(filtered)
ax2.set_title('Without Outliers')
plt.show()
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