air_data = (air_data - air_data.mean(axis = 0)) / (air_data.std(axis = 0))
时间: 2024-05-31 12:13:17 浏览: 14
这段代码是对变量 air_data 进行标准化处理,使其每列数据的均值为 0,标准差为 1。具体来说,代码中的 air_data.mean(axis=0) 计算出 air_data 中每列数据的平均值,而 air_data.std(axis=0) 则计算每列数据的标准差。然后,用原数据减去平均值,再除以标准差,就可以得到标准化后的数据。这种处理可以帮助我们消除数据间的量纲差异,使得不同变量之间可以更好地比较和分析。
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解释data = torch.from_numpy((data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0))
这行代码使用了PyTorch库中的`from_numpy`函数,将一个NumPy数组转换为PyTorch张量。
具体解释如下:
- `data` 是一个NumPy数组。
- `data.mean(axis=0)` 计算了`data`数组沿着轴0(垂直方向)的均值,得到一个一维数组。
- `data.std(axis=0)` 计算了`data`数组沿着轴0的标准差,得到一个一维数组。
- `(data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)` 对`data`数组进行减去均值然后除以标准差的操作,得到一个新的NumPy数组。
- `torch.from_numpy()` 将这个新的NumPy数组转换为PyTorch张量,并将其赋值给变量`data`。
因此,这行代码的目的是对`data`数组进行标准化处理,即将每个元素减去均值然后除以标准差,并将处理后的结果转换为PyTorch张量。
data=Genre_data_NA Genre_name = data._stat_axis.values.tolist()
这段代码将之前计算得到的北美地区不同游戏类型销售额的数据存储在变量`data`中,并将游戏类型的名称存储在变量`Genre_name`中。
1. `data=Genre_data_NA`:这行代码将之前计算得到的北美地区不同游戏类型销售额的数据存储在变量`data`中。这个数据包含了游戏类型和对应的销售额。
2. `Genre_name = data._stat_axis.values.tolist()`:这行代码通过访问`data`对象的`_stat_axis`属性,获取游戏类型的标签,并将其转换为列表形式存储在变量`Genre_name`中。这样可以方便后续使用游戏类型的名称进行数据分析和可视化。