Питонический способ обнаружения выбросов в одномерных данных наблюдений
Для заданных данных я хочу установить значения выбросов (определяемые 95% доверительным уровнем или 95% квантильной функцией или чем-либо еще, что требуется) в качестве значений nan. Ниже приведены мои данные и код, который я использую сейчас. Я был бы рад, если бы кто-то мог объяснить мне дальше.
import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.rand(1000)+5.0
plt.plot(data)
plt.xlabel('observation number')
plt.ylabel('recorded value')
plt.show()