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pandas歸一化與反歸一化操作實現(xiàn)

 更新時間:2023年01月19日 09:36:59   作者:蒼穹之躍  
本文主要介紹了pandas歸一化與反歸一化操作實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
 
if __name__ == '__main__':
    """
    原數(shù)據(jù)
    """
    df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30], 'B': [1, 2, 6]})
    # 圖表
    plt.plot(df)
    plt.show()
 
    """
    歸一化
    """
    # 最小值
    minimum = df.min()
    # 最大值
    maximum = df.max()
 
    df_zero_one = (df - minimum) / (maximum - minimum)
 
    # 圖表
    plt.plot(df_zero_one)
    plt.show()
 
    """
    反歸一化
    """
    df_un_zero_one = (maximum - minimum) * df_zero_one + minimum
 
    # 圖表
    plt.plot(df_un_zero_one)
    plt.show()
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
 
if __name__ == '__main__':
    """
    原數(shù)據(jù)
    """
    df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30], 'B': [1, 2, 6]})
    # 圖表
    subplot_1 = plt.subplot(2, 2, 1)
    subplot_1.plot(df)
 
    """
    歸一化
    """
    # 最小值
    minimum = df.min()
    # 最大值
    maximum = df.max()
 
    df_zero_one = (df - minimum) / (maximum - minimum)
 
    # 圖表
    subplot_2 = plt.subplot(2, 2, 2)
    subplot_2.plot(df_zero_one)
 
    """
    反歸一化
    """
    df_un_zero_one = (maximum - minimum) * df_zero_one + minimum
 
    # 圖表
    subplot_3 = plt.subplot(2, 2, 3)
    subplot_3.plot(df_un_zero_one)
 
    plt.show()

到此這篇關(guān)于pandas歸一化與反歸一化操作實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas歸一化與反歸一化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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