preprocessing.scale的axis属性

是什么意思？

preprocessing.scale函数是用于对数据进行标准化处理的函数，它可以将数据中的每个特征按照其均值和标准差的比例进行缩放,即z-score标准化。而axis属性表示对数据进行标准化时沿着哪个轴方向计算均值和标准差，默认为0，表示在每一列上进行标准化，如果设置为1，则表示在每一行上进行标准化。

相关问题

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：

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。

preprocessing.scale怎么按行归一化

`preprocessing.scale`函数可以对数据进行标准化处理，将数据的均值调整为0，方差调整为1。默认情况下，该函数是按列进行标准化的，如果要按行进行标准化，可以将`axis`参数设置为1。

例如，假设有一个二维数组`X`，要按行进行标准化，可以使用以下代码：

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
X_scaled = preprocessing.scale(X, axis=1)
print(X_scaled)

运行结果如下：

[[-1.22474487  0.          1.22474487]
 [-1.22474487  0.          1.22474487]
 [-1.22474487  0.          1.22474487]]

可以看到，每一行的数值都被标准化为均值为0，方差为1的形式。