Python数据标准化归一化

Posted 落日峡谷

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python数据标准化归一化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在进行数据分析或者机器学习时,通常需要对数据进行预处理,其中主要的步骤就是数据标准化/归一化。

常用的数据标准化和归一化方法主要有:

1. 最大最小标准化

  y=(x-min(x))/(max(x)-min(x)),x为一序列,即x={x1,x2,x3......},max(x)为最大值,min(x)为最小值

2. z-score标准化

  y=(x-mean(x))/std(x),mean(x)指的是均值,std(x)指的是标准差,结果会形成均值为0,方差为1的序列

3. 直接归一化

  y=x/sum(x),sum(x)指的是x序列的和

其中,Python实现 z-score的方法如下:

import numpy as np
aa = np.array([2,3,9,6,8]) bb = np.array([5,6,3,7,9]) cc = np.array([aa, bb]) print(cc) cc_mean = np.mean(cc, axis=0) #axis=0,表示按列求均值 ——— 即第一维,每一列可看做一个维度或者特征 cc_std = np.std(cc, axis=0) cc_zscore = (cc-cc_mean)/cc_std #直接计算,对数组进行标准化,一定要注意维度

同时,scikit-learn也集成了z-score标准化的方法:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
#scaler.fit(cc)                               
#trans_data_2 = scaler.transform(cc)          
cc_zscore_sk = scaler.fit_transform(cc)  #与上面numpy的计算结果一致

Python实现最大最小标准化的代码也很简单:

cc_min_max = (cc-np.min(cc, axis=0))/(np.max(cc, axis=0)-np.min(cc, axis=0))

或者使用sklearn包:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
cc_min_max = MinMaxScaler().fit_transform(cc)

##

注:pandas同样可以类似实现。

参考:

https://www.jianshu.com/p/fa73a07cd750

https://blog.csdn.net/qq_38958113/article/details/98050932

以上是关于Python数据标准化归一化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

[Python] 数组归一化

标准偏差为零的归一化

python归一化处理

为啥进行python标准化

特征工程之归一化及标准化

几种归一化方法(Normalization Method)python实现