标准化列 Python

在 Python 中，我们经常需要对二维数组进行操作，其中最常见的操作是对列进行标准化。标准化列是将每一列的数据转换为均值为 0，方差为 1 的标准正态分布。

在本文中，我们将介绍如何使用 Python 进行标准化列。

读取数据

首先，我们需要读取包含数据的文件。我们将使用 NumPy 库来读取文件。以下是读取文件的示例代码：

import numpy as np

data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

标准化列

接下来，我们需要对每一列进行标准化。我们可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 类来实现。以下是实现标准化列的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)
df = (df - df.mean()) / df.std()

在上面的代码中，我们使用 DataFrame 类创建了一个数据框，并对每一列进行了标准化。

保存标准化后的数据

最后，我们需要将标准化后的数据保存到文件中。我们可以使用 NumPy 库中的 savetxt() 函数来保存文件。以下是保存文件的示例代码：

np.savetxt('standardized_data.csv', df, delimiter=',')

在上面的代码中，我们使用 savetxt() 函数将数据框保存到文件中。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Python 对数据进行标准化列。我们首先使用 NumPy 库读取数据，然后使用 Pandas 库标准化列，最后使用 NumPy 库将标准化后的数据保存到文件中。