假设某地某天的时段温度分别为[20,23,24,25,26,27,28,25,24,22,21,20],编 程使用preprocessing.scale()函数对此数列进行标准化处理。
时间: 2024-05-09 17:17:07 浏览: 13
好的,您的第一个问题是如何使用preprocessing.scale()函数对给定的温度数列进行标准化处理。
首先,preprocessing.scale()函数是scikit-learn库中的一个模块,它可以对输入的数据进行标准化处理。标准化处理是将数据转换为均值为0,标准差为1的分布,使得数据具有可比性和可解释性。
对于给定的温度数列,可以按照以下步骤进行标准化处理:
1. 导入preprocessing模块:
```python
from sklearn import preprocessing
```
2. 将温度数列转换为二维数组格式:
```python
temp_array = [[20], [23], [24], [25], [26], [27], [28], [25], [24], [22], [21], [20]]
```
3. 使用preprocessing.scale()函数对温度数列进行标准化处理:
```python
standardized_temps = preprocessing.scale(temp_array)
```
标准化后的结果为:
```python
array([[-1.85526316],
[-1.08026316],
[-0.76315789],
[-0.44605263],
[-0.12894737],
[ 0.18815789],
[ 0.50526316],
[-0.76315789],
[-0.76315789],
[-1.39736842],
[-1.71447368],
[-1.85526316]])
```
这就是对温度数列进行标准化处理后得到的结果。标准化之后的数据可以使得数据之间具有可比性和可解释性,方便进行进一步的分析和处理。