有一个excel，横轴是年份，纵轴是地区，将其中的数据Min-max 标准化

可以使用Excel的内置函数进行Min-max标准化。以下是具体步骤：

1. 打开Excel表格，选中需要标准化的数据范围。

2. 在Excel菜单栏中选择“公式”-“更多函数”-“统计”-“MIN”函数，计算数据范围中的最小值。例如，数据范围的左上角单元格为A1，右下角单元格为D5，则可输入如下公式：=MIN(A1:D5)，并按下回车键。

3. 继续选择“公式”-“更多函数”-“统计”-“MAX”函数，计算数据范围中的最大值。例如，可输入如下公式：=MAX(A1:D5)，并按下回车键。

4. 使用MAX函数和MIN函数计算出数据范围中的最大值和最小值后，就可以使用标准化公式进行计算。标准化公式为：

标准化值 = (原始值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)

在Excel中，可以使用以下公式进行计算：

=(原始值-MIN(A1:D5))/(MAX(A1:D5)-MIN(A1:D5))

其中，A1:D5为数据范围。

5. 将公式填充到需要标准化的所有单元格中，即可得到标准化后的数据。

相关问题

请帮我用matlab画一个图，数据存储在附件4中，要求以第一列为横轴，第三列为纵轴，画出站点更新后的柱状图，并且将值可视化，标红最大最小值

为了实现你的要求，你可以使用以下MATLAB代码来画出站点更新后的柱状图，并将最大和最小值标红：

data = xlsread('附件4.xlsx');
x = data(:, 1); % 第一列作为横轴
y = data(:, 3); % 第三列作为纵轴

figure;
bar(x, y); % 绘制柱状图

hold on;

% 找到最大和最小值的索引
\[~, max_idx\] = max(y);
\[~, min_idx\] = min(y);

% 将最大和最小值标红
bar(x(max_idx), y(max_idx), 'r');
bar(x(min_idx), y(min_idx), 'r');

hold off;

grid on;
xlabel('横轴');
ylabel('纵轴');
title('站点更新后的柱状图');

% 添加图例
legend('柱状图', '最大值', '最小值');

这段代码会读取附件4中的数据，将第一列作为横轴，第三列作为纵轴，绘制柱状图。然后，找到最大和最小值的索引，并将对应的柱状图标红。最后，添加图例以展示不同的元素。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB中柱状图设置X轴的标签和图例显示一组数据](https://blog.csdn.net/qq_36323164/article/details/121357556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [matlab(1):使用matlab处理excel数据进行画图](https://blog.csdn.net/BIT_HXZ/article/details/124759704)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

创建一个二维数组，分别计算此数组的和、最大值、最小值、方差、标准差，以及分别沿着纵轴和横轴计算求和、数组均值。

好的，以下是创建二维数组并计算相关指标的代码：

import numpy as np

# 创建二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算和、最大值、最小值、方差、标准差
sum_arr = np.sum(arr)
max_arr = np.max(arr)
min_arr = np.min(arr)
var_arr = np.var(arr)
std_arr = np.std(arr)

# 沿着纵轴和横轴计算求和、数组均值
sum_axis0 = np.sum(arr, axis=0)
sum_axis1 = np.sum(arr, axis=1)
mean_axis0 = np.mean(arr, axis=0)
mean_axis1 = np.mean(arr, axis=1)

希望这个代码能够帮到你！