z-score归一化python代码
时间: 2023-06-05 18:47:34 浏览: 197
Z-score标准化的python代码
z-score归一化是一种常见的数据预处理方法,它可以将不同类型、单位、范围的特征值归一到相同的尺度上。在Python中,可以使用scikit-learn库中的preprocessing模块来实现z-score归一化。以下是示例代码:
```
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 使用StandardScaler类进行z-score归一化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
print("原始数据:\n", X)
print("归一化后的数据:\n", X_scaled)
```
输出结果为:
```
原始数据:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
归一化后的数据:
[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487]
[ 0. 0. 0. ]
[ 1.22474487 1.22474487 1.22474487]]
```
可以看到,使用StandardScaler类对原始数据进行了z-score归一化,使得每个特征的平均值为0,标准差为1。
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