主要介绍了Python数据预处理之数据规范化,简单描述了数据规范化的原理、用法及相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化。分享给大家供大家参考，具体如下： 数据规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化（归一化）处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。 数据规范化方法主要有： – 最小-最大规范化 – 零-均值规范化 数据示例 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'norma

如下所示： import numpy as np Z=np.random.random((5,5)) Zmax,Zmin=Z.max(axis=0),Z.min(axis=0) Z=(Z-Zmin)/(Zmax-Zmin) print(Z) 以上这篇python numpy 按行归一化的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:详解python实现数据归一化处理的方式：（0,1）