python一个数据表均标准化

在Python中，数据标准化（也称归一化）是一种常见的预处理步骤，用于将数值特征缩放到特定的范围内，比如0到1之间，以便于后续的机器学习模型训练。最常用的标准化方法有两种：z-score标准化（标准分数标准化）和最小-最大规范化（Min-Max Scaling）。

1. **Z-Score标准化** (StandardScaler in sklearn):
这种方法将每个特征转换成标准正态分布，即均值为0，方差为1。计算公式为：
\[ X_{normalized} = \frac{X_i - \mu}{\sigma}\]
其中 \( X_i \) 是原始数据，\( \mu \) 是该特征的均值，\( \sigma \) 是标准差。

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   scaler = StandardScaler()
   standardized_data = scaler.fit_transform(data)

2. **最小-最大规范化** (MinMaxScaler in sklearn):
将数据缩放至给定范围（通常为0到1）。计算公式为：
\[ X_{normalized} = \frac{(X_i - X_{min})}{(X_{max} - X_{min})}\]

   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
   scaler = MinMaxScaler()
   normalized_data = scaler.fit_transform(data)

使用之前记得先确认你的数据适合哪种标准化方法，因为它们会改变数据的尺度和偏移。