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。
选择合适的异常检测方法
根据数据特点选方法，别硬套：
- 单变量时间序列（比如服务器CPU每分钟使用率）：用Z-score、IQR（四分位距）或移动平均+标准差，简单快，解释性强
- 多变量数据（比如用户行为含登录次数、停留时长、点击数）：推荐Isolation Forest或One-Class SVM，scikit-learn里几行就能调用
- 有历史正常样本且想建模学习“正常模式”：可用Autoencoder（PyTorch/TensorFlow），但需注意过拟合和重建误差阈值设定
把异常结果与原始数据对齐
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：
- 用pandas布尔索引直接生成mask，比如
df['is_outlier'] = (np.abs(stats.zscore(df['value'])) > 3) - 如果是用IsolationForest，注意
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 - 时间序列务必保留原始时间索引，绘图时x轴才不会乱
用Matplotlib/Seaborn/Plotly标出异常点
可视化不是炫技，而是让异常“一眼可见”：
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- 折线图上用醒目的散点（如红色×或大圆点）标出异常位置：
ax.scatter(df[df['is_outlier']].index, df[df['is_outlier']]['value'], color='red', s=60, zorder=5) - 箱线图或小提琴图可直接用
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 - Plotly适合交互：用
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
附带简单验证与标注说明
图里不光要标异常，还得让人信服这个判断合理：
- 在图标题或图例旁加一行小字，例如：“异常定义：Z-score > 3（约99.7%置信区间外）”
- 抽几个典型异常点，在图上用
ax.annotate()加简短说明，比如“突增：前值23 → 当前187” - 输出一个简表：
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。
