Z-score标准化怎么导入数组数据

Z-score标准化是将原始数据按照均值和标准差进行标准化的方法，可以使得数据符合标准正态分布。下面是将数组数据进行Z-score标准化的Python代码示例：

import numpy as np

# 生成一个随机数组作为示例数据
data = np.random.rand(10, 5)

# 计算每列的均值和标准差
mean = np.mean(data, axis=0)
std = np.std(data, axis=0)

# 对每个元素进行Z-score标准化
data_standardized = (data - mean) / std

print("原始数据：\n", data)
print("标准化后的数据：\n", data_standardized)

其中，`np.mean()`函数用于计算均值，`np.std()`函数用于计算标准差。`axis=0`表示按列进行计算。最后得到的`data_standardized`就是经过Z-score标准化后的数组数据。