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 = 'normalization_data.xls' #参数初始化 data = pd.read_excel(dat
2021-05-05 19:40:47 49KB data python python函数
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2021-05-04 18:01:44 42.35MB 工商数据 Python 数据挖掘 软件开发
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2021-05-04 17:03:04 42.35MB python 数据挖掘 外贸数据 软件开发
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2021-05-04 13:01:29 20.73MB 新冠疫情 python 数据分析 可视化
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2021-05-04 10:25:51 185KB python 数据曲线图 python 曲线图
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主要介绍了python数据预处理之数据标准化的几种处理方式,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-05-01 12:35:17 100KB python 数据标准化
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2021-04-29 14:19:18 6.26MB 文档 互联网 资源