python离差标准化

Python中离差标准化，也称为Z-score标准化，是一种常见的数据预处理技术，它将特征值转换到均值为0，标准差为1的标准正态分布上。这种标准化方法使得不同尺度的数据在同一空间内比较，有助于提高许多机器学习算法的性能，特别是那些对数据分布敏感的模型，如线性回归、支持向量机等。

离差标准化的过程可以分为以下几个步骤：
1. 计算每个特征的平均值（mean）和标准差（standard deviation）。
2. 对于每个样本的某个特征，计算 (x - mean) / standard_deviation，其中x是该特征的原始值。
3. 返回标准化后的结果。

在Python中，可以使用NumPy库来实现这个过程。例如：

import numpy as np

def z_score_standardization(data):
    return (data - data.mean()) / data.std()

# 使用示例
data = np.array([...])  # 你的数据集
normalized_data = z_score_standardization(data)