Python异常检测可视化核心是选对图、看懂图、快速定位：箱线图揪离群值，散点图+趋势线暴露偏离模式，时间序列图标注突变，热力图发现高维异常组合。
Python可视化异常检测不靠猜，关键在选对图、看懂图、快速定位问题点。核心是把数据“画出来”，让异常自己跳出来。
箱线图（Boxplot）是最直观的异常检测可视化工具，自动标出Q1-1.5×IQR以下和Q3+1.5×IQR以上的点，这些就是默认的异常值。
当变量间存在预期关系（如广告投入 vs 销售额），散点图加拟合线（如线性/LOESS）能快速暴露不按套路出牌的样本。
时序数据中，异常常表现为尖刺、骤降、平台断裂或周期错位。静态图比统计指标更早发出信号。
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当异常由多个变量共同触发（如“低温+高湿度+设备老化”才导致故障），单变量图容易漏掉，热力图能揭示交叉异常模式。
基本上就这些。不复杂但容易忽略——画出来，比算出来更快发现问题。
以上就是Python快速掌握可视化中异常检测技巧【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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