數(shù)據(jù)的標準化(normalization)是將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間。目前數(shù)據(jù)標準化方法有多種，歸結(jié)起來可以分為直線型方法(如極值法、標準差法)、折線型方法(如三折線法)、曲線型方法(如半正態(tài)性分布)。不同的標準化方法，對系統(tǒng)的評價結(jié)果會產(chǎn)生不同的影響，然而不幸的是，在數(shù)據(jù)標準化方法的選擇上，還沒有通用的法則可以遵循。

常見的方法有：min-max標準化（Min-max normalization），log函數(shù)轉(zhuǎn)換，atan函數(shù)轉(zhuǎn)換，z-score標準化（zero-mena normalization，此方法最為常用），模糊量化法，均值歸一化。本文只介紹min-max標準化、Z-score標準化方法、均值歸一化、log函數(shù)轉(zhuǎn)換、atan函數(shù)轉(zhuǎn)換。

data = [1, 3, 4, 5, 2, 13, 23, 71, 11, 19, 9, 24, 38]

一、min-max標準化（Min-Max Normalization）

也稱為離差標準化，是對原始數(shù)據(jù)的線性變換，使結(jié)果值映射到[0 - 1]之間。轉(zhuǎn)換函數(shù)如下：

from __future__ import print_function, division

# min-max標準化方法

data0 = [(x - min(data))/(max(data) - min(data)) for x in data]

二、Z-score標準化方法

這種方法給予原始數(shù)據(jù)的均值（mean）和標準差（standard deviation）進行數(shù)據(jù)的標準化。經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)符合標準正態(tài)分布，即均值為0，標準差為1，轉(zhuǎn)化函數(shù)為：

from __future__ import print_function

import math

# 均值

average = float(sum(data))/len(data)

# 方差

total = 0

for value in data:

total += (value - average) ** 2

stddev = math.sqrt(total/len(data))

# z-score標準化方法

data1 = [(x-average)/stddev for x in data]

三、均值歸一化

兩種方式，以max為分母的歸一化方法和以max-min為分母的歸一化方法

from __future__ import print_function

# 均值

average = float(sum(data))/len(data)

# 均值歸一化方法

data2_1 = [(x - average )/max(data) for x in data]

data2_2 = [(x - average )/(max(data) - min(data)) for x in data]

四、log函數(shù)轉(zhuǎn)換方法

from __future__ import print_function

import math

# log2函數(shù)轉(zhuǎn)換

data3_1 = [math.log2(x) for x in data]

# log10函數(shù)轉(zhuǎn)換

data3_2 = [math.log10(x) for x in data]

五、atan函數(shù)轉(zhuǎn)換方法

from __future__ import print_function

import math

# atan函數(shù)轉(zhuǎn)換方法

data4 = [math.atan(x) for x in data]

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python代码规范化_数据标准化方法及其Python代码实现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。