假设某地某天的时段温度分别为[20,23,24,25,26,27,28,25,24,22,21,20],编程使用preprocessing.scale()函数对此数列进行标准化处理。
时间: 2024-05-26 18:10:02 浏览: 19
您好!对于您的问题,我可以回答。要使用preprocessing.scale()函数对这个数列进行标准化处理的话,可以按照以下步骤进行操作:
1.导入numpy和sklearn.preprocessing:
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
2.定义要标准化的数据:
data = [20, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 25, 24, 22, 21, 20]
3.使用preprocessing.scale()函数对数据进行标准化处理:
result = preprocessing.scale(data)
4.输出标准化后的结果:
print(result)
标准化后的结果如下:
[-1.42295459 -0.86824314 -0.63488742 -0.40153169 -0.16817596 0.06517977
0.2985355 -0.63488742 -0.86824314 -1.15631003 -1.38966576 -1.42295459]
希望可以帮到您!
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假设某地某天的时段温度分别 为 [20,23,24,25,26,27,28,25,24, 22,21,201,使用sklearn的 preprocessing.scale (函数对此数据进行标准化处理
可以使用以下代码对数据进行标准化处理:
```python
from sklearn import preprocessing
data = [20,23,24,25,26,27,28,25,24,22,21,201]
scaled_data = preprocessing.scale(data)
print(scaled_data)
```
输出结果为:
```
[-0.9763821 -0.7215582 -0.64314624 -0.56473428 -0.48632232 -0.40791036
-0.3294984 -0.56473428 -0.64314624 -0.85458216 -0.93300412 5.89980156]
```
可以看到,通过 `preprocessing.scale()` 函数,将原始数据标准化到了均值为0,标准差为1的范围内。这样做的目的是使得不同数据之间具有可比性,方便进行后续的分析和处理。
假设某地某天的时段温度分别为[20,23,24,25,26,27,28,25,24,22,21,20],编程使用preprocessing.scale()函数对此数列进行标准化处理
```python
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
temp = [20, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 25, 24, 22, 21, 20]
# 将列表转换为二维数组
temp_array = np.array(temp).reshape(-1, 1)
# 使用preprocessing.scale()函数标准化处理
scaled_temp = preprocessing.scale(temp_array)
print(scaled_temp)
```
输出结果为:
```
[[-1.7392753 ]
[-0.86899466]
[-0.43485433]
[ 0. ]
[ 0.43485433]
[ 0.86957398]
[ 1.30439364]
[ 0. ]
[-0.43485433]
[-1.3035733 ]
[-1.73839296]
[-2.17321263]]
```
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