在Matplotlib中,可以通过设置异常值的颜色来区分它们与其他数据点的不同。以下是一种方法来实现这个目标:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.normal(0, 1, 1000) # 生成1000个正态分布的数据
data[100] = 10 # 添加一个异常值
data[200] = -5 # 添加另一个异常值
plt.scatter(range(len(data)), data, c=np.where(np.abs(data) > 2, 'red', 'blue'))
在上述代码中,我们使用np.where
函数根据数据点是否为异常值来选择颜色。如果数据点的绝对值大于2,则将其颜色设置为红色,否则设置为蓝色。
plt.legend(['Normal', 'Outlier'])
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
plt.show()
这将显示一个散点图,其中异常值以红色显示,其他数据点以蓝色显示。图例和标签可以根据需要进行自定义。
这是一个简单的示例,演示了如何使用Matplotlib以不同的颜色打印所有异常值。根据具体的需求和数据集,您可以根据需要进行进一步的定制和调整。
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