在Python中，离值处理的方法有很多，这里我为您提供一种基于Z分数的离值检测方法。Z分数是一种描述数据偏离平均值的程度的方法，计算公式如下：
Z = (X - μ) / σ
其中，Z是Z分数，X是数据点，μ是平均值，σ是标准差。
以下是一个Python代码示例，用于检测数据中的离值：
```python
import numpy as np
def outlier_detection(data, threshold=3):
    # 计算数据的平均值和标准差
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    # 计算Z分数
    z_scores = np.abs((data - mean) / std)
    # 判断离值
    outliers = z_scores[np.where(z_scores > threshold)]
    return outliers
# 示例数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 检测离值
outliers = outlier_detection(data)
python新手代码示例
print("离值：", outliers)
```
在这个示例中，我们定义了一个名为`outlier_detection`的函数，用于计算数据的Z分数并判断离值。

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