Python检测异常值的方法可分为统计方法、机器学习算法和可视化工具三类，具体如下：

一、统计方法

1. Z-Score法

   通过计算数据点与均值的偏差程度（标准差数）判断异常，阈值通常设为3。适用于数据分布较规则的场景。

2. IQR（四分位距）法

   以第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3）计算IQR，异常值定义为低于Q1-1.5IQR或高于Q3+1.5IQR的数据点。

二、机器学习算法

1. 孤立森林（Isolation Forest）

   通过随机划分数据空间，异常点因“孤立”特性更易被检测，适用于高维数据（如网络流量分析）。

2. 局部异常因子（LOF）

   比较数据点与其邻域的密度差异，密度突变的点被判定为异常，常用于工业设备故障预警。

3. K近邻（KNN）

   通过计算数据点与邻居的相似度，异常分数高的点被标记，适用于多类异常检测。

三、可视化工具

• 箱线图

  直观展示数据分布，异常值位于箱体上下1.5倍IQR范围外，便于快速识别。

四、专用库

• Scikit-learn

  提供Z-Score、IQR、孤立森林等算法的实现。

• PyOD

  集成KNN、LOF、Isolation Forest等算法，支持异常分数计算和多种算法选择。

总结 ：根据数据特性选择合适方法，统计方法简单高效，机器学习算法适应复杂场景，可视化工具便于直观分析。