這篇文章給大家介紹怎么在Python中實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

成都服務(wù)器托管，創(chuàng)新互聯(lián)公司提供包括服務(wù)器租用、溫江服務(wù)器租用、帶寬租用、云主機(jī)、機(jī)柜租用、主機(jī)租用托管、CDN網(wǎng)站加速、域名注冊等業(yè)務(wù)的一體化完整服務(wù)。電話咨詢：18982081108

python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、云計算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無法離開python。4、系統(tǒng)運維工程項目，自動化運維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)規(guī)范化

為了消除指標(biāo)之間的量綱和取值范圍差異的影響，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化）處理，將數(shù)據(jù)按照比例進(jìn)行縮放，使之落入一個特定的區(qū)域，便于進(jìn)行綜合分析。

數(shù)據(jù)規(guī)范化方法主要有：

- 最小-大規(guī)范化
- 零-均值規(guī)范化

數(shù)據(jù)示例

代碼實現(xiàn)

#-*- coding: utf-8 -*-
#數(shù)據(jù)規(guī)范化
import pandas as pd
import numpy as np
datafile = 'normalization_data.xls' #參數(shù)初始化
data = pd.read_excel(datafile, header = None) #讀取數(shù)據(jù)
(data - data.min())/(data.max() - data.min()) #最小-大規(guī)范化
(data - data.mean())/data.std() #零-均值規(guī)范化

從命令行可以看到下面的輸出：

>>> (data-data.min())/(data.max()-data.min(
          0         1         2         3
0  0.074380  0.937291  0.923520  1.000000
1  0.619835  0.000000  0.000000  0.850941
2  0.214876  0.119565  0.813322  0.000000
3  0.000000  1.000000  1.000000  0.563676
4  1.000000  0.942308  0.996711  0.804149
5  0.264463  0.838629  0.814967  0.909310
6  0.636364  0.846990  0.786184  0.929571

>>> (data-data.mean())/data.std()
          0         1         2         3
0 -0.905383  0.635863  0.464531  0.798149
1  0.604678 -1.587675 -2.193167  0.369390
2 -0.516428 -1.304030  0.147406 -2.078279
3 -1.111301  0.784628  0.684625 -0.456906
4  1.657146  0.647765  0.675159  0.234796
5 -0.379150  0.401807  0.152139  0.537286
6  0.650438  0.421642  0.069308  0.595564

上述代碼改為使用print語句打印，如下：

#-*- coding: utf-8 -*-
#數(shù)據(jù)規(guī)范化
import pandas as pd
import numpy as np
datafile = 'normalization_data.xls' #參數(shù)初始化
data = pd.read_excel(datafile, header = None) #讀取數(shù)據(jù)
print((data - data.min())/(data.max() - data.min())) #最小-大規(guī)范化
print((data - data.mean())/data.std()) #零-均值規(guī)范化

可輸出如下打印結(jié)果：

          0         1         2         3
0  0.074380  0.937291  0.923520  1.000000
1  0.619835  0.000000  0.000000  0.850941
2  0.214876  0.119565  0.813322  0.000000
3  0.000000  1.000000  1.000000  0.563676
4  1.000000  0.942308  0.996711  0.804149
5  0.264463  0.838629  0.814967  0.909310
6  0.636364  0.846990  0.786184  0.929571
          0         1         2         3
0 -0.905383  0.635863  0.464531  0.798149
1  0.604678 -1.587675 -2.193167  0.369390
2 -0.516428 -1.304030  0.147406 -2.078279
3 -1.111301  0.784628  0.684625 -0.456906
4  1.657146  0.647765  0.675159  0.234796
5 -0.379150  0.401807  0.152139  0.537286
6  0.650438  0.421642  0.069308  0.595564

關(guān)于怎么在Python中實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

文章題目：怎么在Python中實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁地址：http://aaarwkj.com/article46/gidhg.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站建設(shè)、App開發(fā)、定制開發(fā)、建站公司、面包屑導(dǎo)航、電子商務(wù)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)