Python 找到彼此标准偏差在1%以内的值的有效方法

我有一个值列表，我想删除所有在另一个值的标准偏差百分之一以内的值

我目前有两个嵌套for循环。我想知道是否有一种更有效的方法，也许是使用numpy和矢量化？ 我当前的低效代码

# 1% of the std
std_range = np.std(values) / 100
# if value is in 1% of std, set to None
for idx, val in enumerate(values):
    for idx2, val2 in enumerate(values):
        if val is None or val2 is None:
            continue
        elif (val2 - std_range <= val <= val2 + std_range) and idx != idx2:
            values[idx] = None
# delete None values
values = list(filter(None, ml_results))

#标准的1%
标准范围=np.标准（值）/100
#如果值为标准的1%，则设置为无
对于idx，枚举中的val（值）：
对于idx2，枚举中的val2（值）：
如果val为无或val2为无：
持续
elif（val2-std_range正如您所提到的顺序与此无关，这是一个假设

    std_range = np.std(values) / 100
    sorted_values = sorted(values)
    for id, val in enumerate(sorted_values[:-1]):
        next_value = sorted_values[id + 1]

        if val + std_range >= next_value:  # value is within range
            sorted_values[id] = None

    print(list(filter(None, sorted_values)))

您能提供一个示例值和预期结果吗？@NicoT例如[1,3,5,7,8,8.006]，8或8.006将被删除，因为它们彼此之间的标准偏差在1%以内。数组中元素的顺序是否相关？如果不相关，您可以对元素进行排序并与下一个/上一个元素进行比较。否，顺序不重要。这是一个好主意，谢谢。