在Python中查看异常值，你可以使用以下几种方法：
使用`describe（）`函数:
通过`pandas`库中的`describe（）`函数可以快速查看数据集的统计信息，包括最小值、最大值、均值、标准差等，从而识别异常值。
绘制箱线图:
使用`matplotlib`或`seaborn`库绘制箱线图，箱线图可以直观地展现数据的分布情况，并识别出可能的异常值。
使用Z-score方法:
通过计算每个数据点的Z-score（标准化分数），超过一定阈值（通常是2或3个标准差）的数据点可以被认为是异常值。
使用IQR方法:
通过计算数据的四分位数（Q1和Q3），然后计算数据中位数的四分位距（IQR），将超过1.5倍IQR的数据点认为是异常值。
使用孤立森林（Isolation Forest）:
利用`sklearn.ensemble`中的`IsolationForest`类，通过构建一个随机森林，计算数据点在决策树中的路径长度，路径长度较短的数据点更可能是异常值。
使用高斯混合模型（GMM）:
通过`sklearn.mixture`中的`GaussianMixture`类，将数据分解为多个高斯分布的混合，然后根据每个数据点在各个高斯分布中的概率来判断是否为异常值。
使用神经网络:
通过训练一个神经网络来学习数据的模式，并根据数据点在网络中的重构误差来判断是否为异常值。
使用try-except语句:
当代码执行时发生异常，会产生相应的异常对象，可以使用try-except语句来捕获这些异常对象，并进行相应的处理。
以上方法都可以用来检测异常值，具体使用哪种方法取决于你的数据类型和分析需求。如果你有特定的数据集需要分析，可以提供数据样本，我可以给出更具体的指导