Z-score标准化python代码

以下是Z-score标准化的Python代码：

import numpy as np

def zscore(x):
    mean = np.mean(x)
    std = np.std(x)
    zscore = (x - mean) / std
    return zscore

其中，`x`是一个numpy数组，函数返回Z-score标准化后的结果。

相关问题

z-score标准化python代码

下面是一个使用 Python 实现 Z-score 标准化的示例代码：

import numpy as np

def z_score_normalize(data):
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    z_scores = [(x - mean) / std for x in data]
    return z_scores

代码使用 numpy 库计算数据的平均值和标准差，然后对每个数据项进行 Z-score 计算。在这里 `data` 是一个包含你需要标准化的数据的数组，函数会返回一个新的数组，其中包含标准化后的数据。

例如：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
z_scores = z_score_normalize(data)
print(z_scores)

输出结果是：

[-1.5666989036012806, -1.2185435925512925, -0.8703882815013043, -0.5222329704513162, -0.174077659 40132881, 0.174077659 40132881, 0.5222329704513162, 0.8703882815013043, 1.2185435925512925, 1.5666989036012806]

输出是标准化后的z_score数值

z-score归一化python代码

z-score归一化是一种常见的数据预处理方法，它可以将不同类型、单位、范围的特征值归一到相同的尺度上。在Python中，可以使用scikit-learn库中的preprocessing模块来实现z-score归一化。以下是示例代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用StandardScaler类进行z-score归一化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

print("原始数据：\n", X)
print("归一化后的数据：\n", X_scaled)

输出结果为：

原始数据：
 [[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
归一化后的数据：
 [[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487  1.22474487]]

可以看到，使用StandardScaler类对原始数据进行了z-score归一化，使得每个特征的平均值为0，标准差为1。