如果列表的值大于某个特定值，则更改它们

Question

我正在从文本文件中读取列表，并采用此列表的标准偏差，所以我想知道如何使值偏离均值超出一个标准差，而仅用作偏离均值的一个标准偏差。这是我正在使用的代码的一部分：a=np.genfromtxt('meanvals2.txt').T[1]b=np.std(a)c=np.mean(a)ok=(a>(c-b))*(a<(c+b)) # within 1st deviationh=a[ok]print h此代码仅删除一个标准偏差之外的所有值。我将如何更改它，以使这些删除的值的上限为平均值的1个标准偏差，但保留在数据集中？例如，如果我的清单是[1,2,3,4,5,20]，则标准偏差为7.08，平均值为5.88。因此，远离平均值的一个标准偏差是12.96或-1.2，因此当前我的代码将排除此范围之外的任何数字，因此列表将为[1,2,3,4,5]，但我希望列表实际读取[ 1,2,3,4,5,12.96]。我该怎么做

Answer 1

我想我可以分两个步骤进行操作：

a = np.genfromtxt('meanvals2.txt').T[1] 

b = np.std(a)

c = np.mean(a)

#step 1, values lower than 1 std from mean

ok = a > (c - b)

a[~ok] = c - b

#step 2, values higher than 1 std from mean

ok = a < (c + b)

a[~ok] = c + b

print a

当然，如果您真的想要一个单独的数组h，可以先做h = a.copy()，然后再使用h代替a。

以您的数据为例：

>>> a = np.array([1,2,3,4,5,20],dtype=np.float32)

>>> b = np.std(a)

>>> c = np.mean(a)

>>> print b

6.46572151487

>>> print c

5.83333333333

>>> ok = a > (c - b)

>>> a[~ok] = c - b

>>> ok = a < (c + b)

>>> a[~ok] = c + b

>>> print a

[  1.          2.          3.          4.          5.         12.2990551]