MBA智库对3σ原则的描述：
σ代表标准差,μ代表均值
样本数据服从正态分布的情况下
数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826
数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544
数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974
可以认为，Y 的取值几乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%。
在python中实现
#用numpy随机生成100个服从正态分布的随机数 num=np.random.randn(100) #随机插入两个异常值进去，此时num.shape[0]==102 np.apend(num,[10,20]) #设定法则的左右边界 left=num.mean()-3*num.std() right=num.mean()+3*num.std() #获取在范围内的数据 new_num=num[(left<num)&(num<right)] new_num.shape #结果为100，已经剔除了刚开始插入的两个异常值
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