在Python中判断异常值主要通过​​统计方法（如Z-score、IQR）​​、​​可视化工具（箱线图、散点图）​​和​​机器学习算法（孤立森林、LOF）​​实现。​​关键点​​包括：基于标准差或四分位距设定阈值、利用箱线图直观识别离群点，以及使用算法自动检测复杂数据中的异常。

1. ​​统计方法​​：

   • ​​Z-score法​​：计算数据点与均值的标准差倍数，绝对值超过3视为异常。例如：

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     z_scores = [(x - mean) / std_dev for x in data]
     outliers = [x for x, z in zip(data, z_scores) if abs(z) > 3]

   • ​​IQR法​​：通过四分位距（Q3-Q1）定义异常值边界（如Q1-1.5IQR或Q3+1.5IQR）。

2. ​​可视化工具​​：

   • ​​箱线图​​：直接显示异常值为箱体外的点，适合单变量分析。
   • ​​散点图​​：观察多维数据中偏离群体的点，适合高维数据初步筛查。

3. ​​机器学习算法​​：

   • ​​孤立森林​​：通过随机树隔离异常点，路径越短越可能是异常。
   • ​​LOF（局部离群因子）​​：基于密度比较，识别局部稀疏区域的异常值。

总结时，建议根据数据分布和业务需求选择方法：正态分布数据适用统计方法，非规则分布可结合算法与可视化交叉验证。处理后需评估数据质量变化，确保分析可靠性。