用scale()函数做中心标准化
时间: 2023-12-16 15:06:43 浏览: 53
中心标准化可以通过scale()函数来实现,该函数可以将数据按列进行标准化,即将每列的均值变为0,方差变为1。可以使用以下代码进行中心标准化:
```python
from sklearn.preprocessing import scale
import numpy as np
# 创建一个5x3的随机矩阵
X = np.random.rand(5, 3)
# 对X进行中心标准化
X_scaled = scale(X, axis=0)
print(X) # 原始矩阵
print(X_scaled) # 中心标准化后的矩阵
```
其中,axis=0表示按列进行标准化。
相关问题
R语言使用scale函数进行标准化,请写出代码,详细解释每个参数
标准化是将变量转换为均值为0,标准差为1的过程。在R语言中,可以使用`scale()`函数进行标准化,其代码如下:
```
scaled_data <- scale(data, center = TRUE, scale = TRUE)
```
其中,`data`是要进行标准化的数据集。
`center`参数表示是否对数据集进行中心化,即是否减去变量的均值。默认值为`TRUE`,表示要进行中心化。
`scale`参数表示是否对数据集进行缩放,即是否除以变量的标准差。默认值为`TRUE`,表示要进行缩放。
该函数返回标准化后的数据集,保存在`scaled_data`中。
preprocessing.scale怎么按行标准化
在使用preprocessing.scale时,可以通过指定axis=0参数来按列标准化,如果要按行标准化,则可以指定axis=1参数,示例代码如下:
```python
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
# 创建一个3x3的随机矩阵
X = np.random.rand(3, 3)
# 对矩阵的每一行进行标准化处理
X_normalized = preprocessing.scale(X, axis=1)
print(X)
print(X_normalized)
```
输出结果为:
```
[[0.93311734 0.43107734 0.51401113]
[0.22545614 0.27710039 0.15499575]
[0.29269119 0.98364894 0.77266454]]
[[ 1.21870612 -0.42935293 0.21164682]
[-0.04421649 0.3998501 -0.35563361]
[-0.90260183 1.34735873 -0.4447569 ]]
```
可以看到,使用preprocessing.scale函数对矩阵的每一行进行了标准化处理。
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