pandas歸一化與反歸一化操作實(shí)現(xiàn)
更新時(shí)間：2023年01月19日 09:36:59 作者：蒼穹之躍
本文主要介紹了pandas歸一化與反歸一化操作實(shí)現(xiàn)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
if __name__ == '__main__':
"""
原數(shù)據(jù)
"""
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30], 'B': [1, 2, 6]})
# 圖表
plt.plot(df)
plt.show()
"""
歸一化
"""
# 最小值
minimum = df.min()
# 最大值
maximum = df.max()
df_zero_one = (df - minimum) / (maximum - minimum)
# 圖表
plt.plot(df_zero_one)
plt.show()
"""
反歸一化
"""
df_un_zero_one = (maximum - minimum) * df_zero_one + minimum
# 圖表
plt.plot(df_un_zero_one)
plt.show()import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
if __name__ == '__main__':
"""
原數(shù)據(jù)
"""
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30], 'B': [1, 2, 6]})
# 圖表
subplot_1 = plt.subplot(2, 2, 1)
subplot_1.plot(df)
"""
歸一化
"""
# 最小值
minimum = df.min()
# 最大值
maximum = df.max()
df_zero_one = (df - minimum) / (maximum - minimum)
# 圖表
subplot_2 = plt.subplot(2, 2, 2)
subplot_2.plot(df_zero_one)
"""
反歸一化
"""
df_un_zero_one = (maximum - minimum) * df_zero_one + minimum
# 圖表
subplot_3 = plt.subplot(2, 2, 3)
subplot_3.plot(df_un_zero_one)
plt.show()
到此這篇關(guān)于pandas歸一化與反歸一化操作實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas歸一化與反歸一化內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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