(1) jupyter中编写python代码，使用pandas读取dating.txt中的数据，并对特征列数据进行归一化处理，归一化的范围为[3,4]。并将处理完的打印的结果截图放入下面框中。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv("dating.txt", header=None, sep='\t')
# 获取特征列
features = data.iloc[:, :3]
# 归一化处理
min_val = 3
max_val = 4
norm_features = (features - features.min()) / (features.max() - features.min())
norm_features = norm_features * (max_val - min_val) + min_val
# 打印结果
print(norm_features)

输出结果：


相关问题

pandas读取breast_cancer.csv文件将数据归一化后并绘制每个特征，不使用sklearn

好的，你可以使用以下代码读取并绘制 breast_cancer.csv 文件中每个特征的归一化后的数据，不使用sklearn库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 获取数据列名
columns = data.columns

# 数据归一化
data_norm = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

# 绘制归一化后的数据
data_norm.plot(figsize=(20, 5))

# 显示图像
plt.show()

这段代码会绘制出每个特征的归一化后的数据，并将它们放置在一幅图中。你可以根据需要对代码进行修改，例如修改图像的样式等等。其中，`figsize` 参数用于设置图像的大小。

使用python对excel中的数据进行归一化处理

可以的，你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并使用sklearn库中的MinMaxScaler类进行归一化处理。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

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

# 选择需要归一化的列
cols_to_normalize = ['col1', 'col2', 'col3']

# 使用MinMaxScaler进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
df[cols_to_normalize] = scaler.fit_transform(df[cols_to_normalize])

# 将处理后的数据保存到Excel文件中
df.to_excel('normalized_data.xlsx', index=False)

以上代码中，'data.xlsx'是需要处理的Excel文件名，'col1', 'col2', 'col3'是需要归一化的列名，'normalized_data.xlsx'是处理后的数据保存的Excel文件名。