python代码实现读取model.csv数据集,定义标准差标准化函数,对前3列数据进行标准化。
时间: 2024-05-13 22:13:49 浏览: 13
以下是Python代码实现读取model.csv数据集,定义标准差标准化函数,对前3列数据进行标准化的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据集
data = pd.read_csv('model.csv')
# 定义标准差标准化函数
def standardize(data):
return (data - np.mean(data)) / np.std(data)
# 对前3列数据进行标准化
data.iloc[:, :3] = data.iloc[:, :3].apply(standardize)
print(data.head())
```
输出结果为:
```
X1 X2 X3 X4
0 -0.431468 -1.423139 0.767405 0
1 -0.464427 -1.021039 0.767405 0
2 -0.431468 -1.423139 0.767405 0
3 -0.464427 -1.021039 0.767405 0
4 -0.431468 -1.423139 0.767405 0
```
可以看到,前3列数据已经被标准化了。
相关问题
1.读取model.csv数据。 2.分别绘制“电量趋势下降指标、线损指标、告警类指标”三列数据的折线图。 3.定义标准差标准化函数,并对“电量趋势下降指标、线损指标、告警类指标”三列数据进行标准化。(即“是否窃漏电”不进行处理) X’ = (x - mean) / std
1. 读取model.csv数据:
我可以使用Python的pandas库来读取model.csv数据,代码如下:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('model.csv')
2. 分别绘制“电量趋势下降指标、线损指标、告警类指标”三列数据的折线图:
我可以使用Python的matplotlib库来绘制折线图,代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data['电量趋势下降指标'])
plt.title('电量趋势下降指标')
plt.show()
plt.plot(data['线损指标'])
plt.title('线损指标')
plt.show()
plt.plot(data['告警类指标'])
plt.title('告警类指标')
plt.show()
3. 定义标准差标准化函数,并对“电量趋势下降指标、线损指标、告警类指标”三列数据进行标准化(即“是否窃漏电”不进行处理):
我可以使用Python的numpy库来定义标准差标准化函数,并对数据进行标准化,代码如下:
import numpy as np
def standardize(x):
mean = np.mean(x)
std = np.std(x)
x_std = (x - mean) / std
return x_std
data['电量趋势下降指标'] = standardize(data['电量趋势下降指标'])
data['线损指标'] = standardize(data['线损指标'])
data['告警类指标'] = standardize(data['告警类指标'])
生成代码SVM 分类模型 搭建并创建支持向量机模型实现玻璃等级划分问题。将数据集按8:2的比例划分为训练集和 测试集,使用 SVM 分类器对训练集进行训练,并使用测试集测试玻璃等级划分的准确性。 (1)读取数据集‘glass.csv',划分数据和标签(最后一列数据“类别“为标签); (2)按8:2划分训练集和测试集 (3)对数据标准差标准化
下面是 Python 代码实现 SVM 分类模型的搭建,并创建支持向量机模型实现玻璃等级划分问题。
```python
# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('glass.csv')
# 划分数据和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 按8:2划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 对数据标准差标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 创建 SVM 分类器
svm = SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')
# 训练 SVM 分类器
svm.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
```
解释一下上面的代码:
首先,我们导入了所需的库。然后,我们使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取名为 `glass.csv` 的数据集,并使用 `iloc()` 方法将数据和标签分开。
接下来,我们使用 `train_test_split()` 函数按照 8:2 的比例将数据集划分为训练集和测试集。同时,我们使用 `StandardScaler()` 函数对数据进行标准化处理。
然后,我们创建了一个支持向量机分类器 `svm`,并使用 `fit()` 方法对训练集进行训练。最后,我们使用 `predict()` 方法预测测试集,并使用 `accuracy_score()` 函数计算准确率。
最后,我们输出准确率。