pandas归一化与反归一化操作实现
作者：苍穹之跃
本文主要介绍了pandas归一化与反归一化操作实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
if __name__ == '__main__':
"""
原数据
"""
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30], 'B': [1, 2, 6]})
# 图表
plt.plot(df)
plt.show()
"""
归一化
"""
# 最小值
minimum = df.min()
# 最大值
maximum = df.max()
df_zero_one = (df - minimum) / (maximum - minimum)
# 图表
plt.plot(df_zero_one)
plt.show()
"""
反归一化
"""
df_un_zero_one = (maximum - minimum) * df_zero_one + minimum
# 图表
plt.plot(df_un_zero_one)
plt.show()import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
if __name__ == '__main__':
"""
原数据
"""
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30], 'B': [1, 2, 6]})
# 图表
subplot_1 = plt.subplot(2, 2, 1)
subplot_1.plot(df)
"""
归一化
"""
# 最小值
minimum = df.min()
# 最大值
maximum = df.max()
df_zero_one = (df - minimum) / (maximum - minimum)
# 图表
subplot_2 = plt.subplot(2, 2, 2)
subplot_2.plot(df_zero_one)
"""
反归一化
"""
df_un_zero_one = (maximum - minimum) * df_zero_one + minimum
# 图表
subplot_3 = plt.subplot(2, 2, 3)
subplot_3.plot(df_un_zero_one)
plt.show()
到此这篇关于pandas归一化与反归一化操作实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas归一化与反归一化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！