Есть ли встроенная функция numpy для отклонения выбросов из списка

Есть ли встроенный numpy, чтобы сделать что-то вроде следующего? То есть возьмите список dи верните список filtered_dс удаленными любыми посторонними элементами на основе некоторого предполагаемого распределения точек в d.

import numpy as np

def reject_outliers(data):
    m = 2
    u = np.mean(data)
    s = np.std(data)
    filtered = [e for e in data if (u - 2 * s < e < u + 2 * s)]
    return filtered

>>> d = [2,4,5,1,6,5,40]
>>> filtered_d = reject_outliers(d)
>>> print filtered_d
[2,4,5,1,6,5]

Я говорю «что-то вроде», потому что функция может допускать различные распределения (Пуассона, Гаусса и т. д. )и различные пороги выбросов в этих распределениях (, как m, которые я использовал здесь ).