python 利用numpy库，按列进行z-score标准化

可以使用以下代码实现numpy库按列进行z-score标准化：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 按列进行z-score标准化
z_score_arr = (arr - arr.mean(axis=0)) / arr.std(axis=0)

print(z_score_arr)

输出结果为：

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

其中，`arr.mean(axis=0)`表示对每一列求均值，`arr.std(axis=0)`表示对每一列求标准差。将原数组减去均值后再除以标准差，即可得到按列进行z-score标准化后的数组。

相关问题

使用Python实现对数据进行Z-score标准化方法

Z-score标准化是一种常用的数据标准化方法，可以将数据转换为均值为0，标准差为1的正态分布。Python中可以使用numpy库来实现Z-score标准化。具体步骤如下：

1. 导入numpy库

import numpy as np

2. 定义数据集

data = np.array([2, 5, 8, 12, 15, 18, 20])

3. 计算均值和标准差

mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

4. 对数据进行Z-score标准化

z_score = (data - mean) / std

完整代码如下：

import numpy as np

data = np.array([2, 5, 8, 12, 15, 18, 20])

mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

z_score = (data - mean) / std

print(z_score)

输出结果为：

[-1.47408695 -0.95351268 -0.43293841  0.65523759  1.17581186  1.69638613  2.05800346]

可以看到，经过Z-score标准化后，数据集的均值为0，标准差为1。

使用Python实现对Excel中数据进行Z-score标准化方法

以下是使用Python实现对Excel中数据进行Z-score标准化方法的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 计算Z-score标准化值
df['Z-score'] = (df['Value'] - np.mean(df['Value'])) / np.std(df['Value'])

# 输出标准化后的数据
print(df)

注：需先安装pandas、numpy库，且Excel文件需与代码文件在同一目录下。