python中，使用3 原則來刪除資料中的異常值

mba智庫對3σ原則的描述：

σ代表標準差,μ代表均值

樣本資料服從正態分佈的情況下

數值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率為0.6826

數值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率為0.9544

數值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率為0.9974

可以認為，y 的取值幾乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)區間內，超出這個範圍的可能性僅佔不到0.3%。

在python中實現

#用numpy隨機生成100個服從正態分佈的隨機數

num=np.random.randn(
100)
#隨機插入兩個異常值進去，此時num.shape[0]==102
np.apend(num,[10
,20])
#設定法則的左右邊界
left=num.mean()-
3*num.std(
)right=num.mean()+
3*num.std(
)#獲取在範圍內的資料
new_num=num[
(left&(num]new_num.shape
#結果為100，已經剔除了剛開始插入的兩個異常值

python中使用traceback來追蹤異常

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