python normalization

Python中的标准化(normalization)是一种常见的数据处理方法，用于将数据转化为特定的范围或分布。下面介绍了几种常见的标准化方法以及它们的Python实现。

1. (0,1)标准化：此方法将数据缩放到0和1之间。它通过计算每个特征的最小值和最大值，并使用以下公式进行转换：
x_normalized = (x - min) / (max - min)

例如，使用scikit-learn库中的MinMaxScaler类可以实现(0,1)标准化：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_normalized = scaler.fit_transform(X)

2. Z-score标准化：此方法将数据转化为标准正态分布，使其均值为0，标准差为1。它通过计算每个特征的均值和标准差，并使用以下公式进行转换：
x_normalized = (x - mean) / std

例如，使用scikit-learn库中的StandardScaler类可以实现Z-score标准化：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_normalized = scaler.fit_transform(X)

3. L1范数标准化：此方法将数据的每个特征缩放到L1范数为1的空间。它通过计算每个样本的L1范数，并使用以下公式进行转换：
x_normalized = x / L1_norm

例如，使用scikit-learn库中的normalize函数可以实现L1范数标准化：
from sklearn.preprocessing import normalize
X_normalized = normalize(X, norm='l1')

以上是一些常见的Python标准化方法及其实现。您可以根据具体需求选择适合的方法来处理数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python 数据预处理时的标准化Standardization，归一化normalization](https://blog.csdn.net/qq_40819197/article/details/115435726)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python实现几种归一化方法（Normalization Method）](https://download.csdn.net/download/weixin_38595473/13785792)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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