归一化

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

df = DataFrame({'height':np.random.randint(160,190,size = 50),
                'weight':np.random.randint(45,90,size = 50),
                'sex':np.random.randint(0,2,size = 50)})
df

df.max()

53.png

df.min()

37.png

df

24.png 57.png

# 消除不同属性之间的数量级差异，缩放，归一化（0~1）
df2 = (df - df.min(axis = 0))/(df.max() - df.min())
df2.describe()

45.png

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15.png

# Z-score---->标准的高斯分布（正太分布）
# Z-score标准化方法,u 代表平均值
# δ表示std标准差
df3 = (df - df.mean())/df.std()
df3
# 平均值是0，标准差是1

49.png

df3.describe()

33.png