数据可视化---离群值展示

news2024/11/24 6:00:14

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

"""
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)

在这里插入图片描述

"""
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)