pandas数据的异常值判断、可视化、处理方式 回想一下我们小时候参加唱歌比赛，最后算分的时候总会去掉一个最高分，去掉一个最低分，将剩下的分数进行去平均。这里面就有筛选异常值的思想。一个非常夸张的异常值可能会造成对最后统计结果产生比较大的影响。所以，在这里，我们介绍两种办法来判断异常值，并使用箱线图进行显示。 异常值的判断 1、使用均值和标准差进行判断 mean 为数据的均值 std 为数据的标准差 数据的正常范围为 【mean-2 × std，mean+2 × std】 接下来我们使用代码来看看 import pandas as pd import numpy as np tips = pd

在1960-2013年间，厄尔尼诺峰值年（1963、1965、1969、1972、1982、1983、1987、1992、1994、1997、2002、2006 和 2009）、拉尼娜峰值年（1961、1962、1964、1967、1970、1975、1984、1988、1995、2000、2007、2010 和2011）的季节（春、夏、秋、冬）和年度降水量；在厄尔尼诺峰值年降水量与拉尼娜峰值年降水量差值基础上，进行中国1960-2013年间厄尔尼诺峰值年0.5°x0.5°空间分辨率的季节和年度降水异常数据集。

在1960-2013年间，厄尔尼诺峰值年（1963、1965、1969、1972、1982、1983、1987、1992、1994、1997、2002、2006 和 2009）、拉尼娜峰值年（1961、1962、1964、1967、1970、1975、1984、1988、1995、2000、2007、2010 和2011）的季节（春、夏、秋、冬）和年度降水量；在厄尔尼诺峰值年降水量与拉尼娜峰值年降水量差值基础上，进行中国1960-2013年间厄尔尼诺峰值年0.5°x0.5°空间分辨率的季节和年度降水异常数据集。

Peirce 的方法是排除异常值的几种方法之一，比 Chauvenet 的方法更通用。 按照构造，这仅适用于单变量数据。 此处列出的算法实现：Stephen M. Ross，Journal of Engineering Technology，2003 年秋季。 功能在一个文件中。 支持文件包括： 示例/测试脚本2 个函数输出的示例图像（例如，清理过的数据）。

python基础应用

大家都知道，android应用不可避免的会发生crash，无论你的程序写的多完美，总是无法完全避免crash的发生，可能是由于android系统底层的bug，也可能是由于不充分的机型适配或者是糟糕的网络状况。当crash发生时，系统会kill掉你的程序，表现就是闪退或者程序已停止运行，这对用户来说是很不友好的，也是开发者所不愿意看到的，更糟糕的是，当用户发生了crash，开发者却无法得知程序为何crash，即便你想去解决这个crash，但是由于你无法知道用户当时的crash信息，所以你也无能为力。是否真的这样呢，其实android中有处理这类问题的方法。

Centos7异常断电修复

废水首先经过筛滤池预处理，筛滤池分二格，分别安装筛滤装置，筛滤装置采用100目不锈钢丝网过滤，可去除废水中绝大部分固体物质，从而减少后续工艺的处理负荷。同时靠出口一端池底设砂滤装置，在池交替使用时滤干积水。筛滤滤出的固体残渣每天人工清理外运与粪渣一起处理。筛滤池出水经提升泵进初沉池，初沉池分四格，废水在初沉池内进一步分离出细小颗粒（如粪便、饲料等）。在初沉池进口投加石灰乳溶液，一方面，投加石灰改善废水的沉降功能，使废水中的胶体物质发生电中和形成絮体，使微小颗粒能共同沉淀下来，在初沉池得到分离；使氨氮经吹脱容易分离。因废水排放量有波动性，为保证后续处理单元的连续稳定运行，废水经初沉池后进调节池进行水质水量调节。调节池分两格，当猪场非常时期对场地消毒时，消毒后所排的废水若进入废水处理装置，必对生化系统产生影响。因此，在消毒时期，其中一格调节池可做贮水池，消毒后的废水积蓄在这格调节池，然后缓慢地连续均匀加入处理系统，减少对系统的冲击负荷。 调节池出水经提升泵进入UASB高效厌氧池、改良SBR池二级处理工艺，UASB高效氧池内，废水中蛋白质等大分子有机物质在厌氧菌的作用下首先分解成小分子物质，小分子物质部分降解成CH4等 物质，厌氧池出水自流进改良SBR

本文档详细介绍了java调用matlab2012a及matlab2012a安装的完整过程，图解的说明文档只针对win8 64位。附加测试代码以及环境配置可能出现的问题。

《重力与磁法勘探》简称《重磁勘探》,是原应用地球物理专业的两门专业课,课程内容涉及高数的微积分,公式多、难度大,部分内容理解起来比较困难。文章在Matlab语言的基础上,以球状体产生的重力异常和磁异常为例,介绍Matlab语言在《重磁勘探》课程教学中的应用,Matlab语言强大的计算和图像显示功能使得比较抽象的问题变得直观易于理解,增强了学生的学习兴趣,提高了学习的积极性和主动性,从而提高教学效率和教学质量。