显示归一化后的两列数据代码

在Python中，如果你有两列需要显示的归一化数据，通常会先将原始数据进行归一化处理，然后可以使用pandas库来展示。假设你有如下两个列：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设df是包含这两列数据的数据框，column1和column2是你想要归一化的两列
df = pd.DataFrame({
    'column1': [val1, val2, ..., valn],
    'column2': [val1_prime, val2_prime, ..., valn_prime]
})

# 归一化处理，这里以z- data.mean()) / data.std()

normalized_df = df.copy()
normalized_df[['column1', 'column2']] = normalized_df[['column1', 'column2']].apply(zscore_normalize, axis=0)

# 现在你可以打印归一化后的数据
print(normalized_df[['column1', 'column2']])

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用余弦相似度对比两列数据归一化后的相似度代码

在Python中，你可以使用`sklearn`库的`cosine_similarity`函数来计算两个向量（在这里代表两列数据）的余弦相似度。假设你已经对数据进行了标准化处理（归一化），以下是简单的代码示例：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设data1和data2是两个归一化后的二维数组
data1 = ... # 归一化后的数据1，例如 numpy array
data2 = ... # 归一化后的数据2，同样是一个numpy array

# 计算余弦相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(data1, data2)

# 对角线元素是每个数据点自身的相似度，其余是对另一个数据集的相似度
# 直接访问第一行第二列的值，就是第一个数据点与第二个数据点的相似度
similarity_value = similarity_matrix[0][1]

print(f"第一个数据点与第二个数据点的余弦相似度为: {similarity_value}")

用Min-Max Scaling对两列数据归一化代码

Min-Max Scaling是一种常见的数据归一化方法，它将数值缩放到一个预设的范围内，通常是0到1之间。这个过程通过找到数据集中的最小值（min）和最大值（max），然后用新的范围替代原始的数值范围来实现。以下是使用Python和NumPy库进行两列数据归一化的示例代码：

import numpy as np

# 假设你有两列数据存放在名为data的二维数组中
data = np.array([[value1, value2], ...])  # 替换value1, value2为实际数据

# 计算每列的最大值和最小值
min_values = data.min(axis=0)
max_values = data.max(axis=0)

# 定义归一化后的范围（这里通常取0到1）
normalized_range = (0, 1)

# 归一化操作
normalized_data = (data - min_values)

# 现在 normalized_data 就是在指定范围内的两列数据

注意，在上述代码中，`axis=0`表示沿着行的方向计算最小值和最大值，如果想按照列的方向计算，可以改为`axis=1`。