大資料分析中許多情況下需要用到矩陣標準化(使該矩陣每一列的平均值為0,標準差為1)
here is the formula:(x-mean())/std()
以上運算是按列進行的,因為通常大資料分析中的矩陣x n*m,其中每一行代表乙個資料,而列代表不同的性質,既是n個資料,每個資料有m種性質
應用:假設現在已經有乙個.npy元資料檔案,我們打算用numpy來將它標準化,於是首先將其load進來,然後分別計算mean和std,如下:
import numpy as np
x = np.load('data.npy')
x-=np.mean(x,axis=0)
x/=np.std(x,axis=0)
np.mean(x,axis=0) 表示按列求x的平均值,axis=0表示按列進行
np.std(x,axis=0) 表示按列求x的標準差,axis=0表示按列進行
關於這兩個函式的用法和引數,詳見這裡
於是現在便得到了x的標準化矩陣了
當然我們之後還能將它顯示出來,將矩陣生成圖形之後,plt.show()顯示圖形即可
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