這篇文章主要介紹了Python數據預處理之數據規範化,簡單描述了數據規範化的原理、用法及相關操作技巧,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python數據預處理之數據規範化。分享給大家供大家參考，具體如下：
數據規範化
爲了消除指標之間的量綱和取值範圍差異的影響，需要進行標準化（歸一化）處理，將數據按照比例進行縮放，使之落入一個特定的區域，便於進行綜合分析。
數據規範化方法主要有：
- 最小-最大規範化
- 零-均值規範化
數據示例
代碼實現
#-*- coding: utf-8 -*- #數據規範化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'normalization_data.xls' #參數初始化 data = pd.read_excel(datafile, header = None) #讀取數據 (data - data.min())/(data.max() - data.min()) #最小-最大規範化 (data - data.mean())/data.std() #零-均值規範化
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
上述代碼改爲使用print語句打印，如下：
#-*- coding: utf-8 -*- #數據規範化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'normalization_data.xls' #參數初始化 data = pd.read_excel(datafile, header = None) #讀取數據 print((data - data.min())/(data.max() - data.min())) #最小-最大規範化 print((data - data.mean())/data.std()) #零-均值規範化
可輸出如下打印結果：
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
附：代碼中使用到的normalization_data.xls點擊此處本站下載。
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。