本站收集了一篇相关的编程文章，网友袁翠安根据主题投稿了本篇教程内容，涉及到pandas归一化、pandas反归一化、pandas归一化与反归一化相关内容，已被466网友关注，内容中涉及的知识点可以在下方直接下载获取。
pandas归一化与反归一化
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码农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码农之家！
