python正态分布

我有一个数字列表，带有这些数字的样本平均值和SD。现在我正试图找出平均值+-SD，平均值+-2SD和平均值+-3SD之外的数字。 例如，在mean+-SD部分，我编写了如下代码：

ND1 = [np.mean(l)+np.std(l,ddof=1)]    
ND2 = [np.mean(l)-np.std(l,ddof=1)]

m=sorted(l)

print(m)

ND68 = []

if ND2 > m and m< ND1:

    ND68.append(m<ND2 and m>ND1)
    print (ND68)

ND1=[np.平均值（l）+np.标准值（l，ddof=1]
ND2=[np.平均值（l）-np.标准值（l，ddof=1]
m=已排序（l）
打印（m）
ND68=[]
如果ND2>m且m

我的问题是：

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1.可以通过列表和排列来计算数字。如果是，我做错了哪一部分。或者我可以用一些软件包来解决这个问题。

这可能会有所帮助。我们将使用

numpy

获取您要查找的值。在我的示例中，我创建了一个正态分布数组，然后使用布尔切片返回+/-1、2或3标准偏差之外的元素

import numpy as np

# create a random normally distributed integer array
my_array = np.random.normal(loc=30, scale=10, size=100).astype(int)

# find the mean and standard dev
my_mean = my_array.mean()
my_std = my_array.std()

# find numbers outside of 1, 2, and 3 standard dev
# the portion inside the square brackets returns an
# array of True and False values.  Slicing my_array
# with the boolean array return only the values that
# are True
out_std_1 = my_array[np.abs(my_array-my_mean) > my_std]
out_std_2 = my_array[np.abs(my_array-my_mean) > 2*my_std]
out_std_3 = my_array[np.abs(my_array-my_mean) > 3*my_std]

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你在那里走对了。您知道列表的平均值和标准偏差

l

，尽管我将把它称为不那么模棱两可的东西，比如说，

samplePopulation

因为您希望对几个标准偏差间隔执行此操作，所以我建议制作一个小函数。您可以多次调用它，而无需做太多额外的工作。另外，我将使用a，它只是一行中的

for

循环

import numpy as np

def filter_by_n_std_devs(samplePopulation, numStdDevs):
    # you mostly got this part right, no need to put them in lists though
    mean = np.mean(samplePopulation) # no brackets needed here
    std = np.std(samplePopulation) # or here
    band = numStdDevs * std 

    # this is the list comprehension
    filteredPop = [x for x in samplePopulation if x < mean - band or x > mean + band]
    return filteredPop

# now call your function with however many std devs you want
filteredPopulation = filter_by_n_std_devs(samplePopulation, 1)
print(filteredPopulation)

因此，总结一下：

• 你不需要根据你的平均值和标准差计算结果来制作一个列表对象
• 函数调用允许您插入

  samplePopulation

  和任意数量的标准偏差，而无需进入并手动更改值
• 列表理解是循环的一行，或多或少，你甚至可以在里面做你想要的过滤

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数字是否已存储为numpy数组？

# remember that you provide the variable samplePopulation
# the above list comprehension
filteredPop = [x for x in samplePopulation if x < mean - band or x > mean + band]

# is equivalent to this:
filteredPop = []
for num in samplePopulation:
    if x < mean - band or x > mean + band:
        filteredPop.append(num)