对于给定的一组数据，输出其中的离群值。


lst = [2, 4, 6, 8, 10, 100]
离群值通常定义为与其它数据明显不同的异常值。有多种统计方法和算法可用于检测离群值，其中一种简单方法是通过计算数据的中位数和四分位数，从而识别出数据中的异常值。对于给定的数据列表lst，可以按以下方法识别出其中的离群值：

1. 计算列表lst的四分位距（interquartile range，IQR）

2. 确定最低的内部界限（Lower Inner Fence，LIF），通常为 Q1 - 1.5 * IQR

3. 确定最高的内部界限（Upper Inner Fence，UIF），通常为 Q3 + 1.5 * IQR

4. 找出低于LIF或高于UIF的数值，即为离群值

使用Python代码，可以这样操作：

```python
import numpy as np

lst = [2, 4, 6, 8, 10, 100]

q1, q3 = np.percentile(lst, [25, 75])
iqr = q3 - q1

lif = q1 - 1.5 * iqr
uif = q3 + 1.5 * iqr

outliers = [x for x in lst if x < lif or x > uif]

print(outliers)
```

输出结果：[100]