Python异常检测可视化核心是“先识别、再标记、最后呈现”：依数据特征选Z-score/IQR（单变量）、Isolation Forest（多变量）等方法检测异常，用布尔索引精准对齐原始数据，再通过Matplotlib/Plotly醒目标注并附验证说明。
在Python可视化项目中做异常检测，核心是“先识别、再标记、最后可视化呈现”，而不是一上来就画图。关键在于用统计或模型方法把异常点找出来，再用图表清晰标出——否则图表只是好看，没实际诊断价值。
根据数据特点选方法，别硬套：
检测出的异常索引必须准确映射回原始DataFrame或时间序列，否则画图时会错位：
df['is_outlier'] = (np.abs(stats.zscore(df['value'])) > 3)
predict()返回的是1（正常）和-1（异常），建议转成布尔列：df['is_outlier'] = clf.predict(X) == -1
可视化不是炫技，而是让异常“一眼可见”：
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ax.scatter(df[df['is_outlier']].index, df[df['is_outlier']]['value'], color='red', s=60, zorder=5)
seaborn.boxplot(showfliers=False)关掉默认离群点，再手动加注释框说明哪些点被判定为异常fig.add_trace(go.Scatter(..., mode='markers', marker_color='red'))单独加一层异常点，鼠标悬停还能显示上下文信息图里不光要标异常，还得让人信服这个判断合理：
ax.annotate()加简短说明，比如“突增：前值23 → 当前187”df[df['is_outlier']][['timestamp', 'value', 'z_score']].head(5)，方便下游排查基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：异常检测逻辑和可视化必须用同一份清洗后的数据，中间别插额外dropna或重采样——否则索引对不上，图就白画了。
以上就是Python可视化项目中异常检测的操作步骤【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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