PythonのSciPyで値の標準化

2017-01-15
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「平均が0、分散が1」ってやつです。
平均引いて標準偏差で割ればいいので大した計算量ではないのですが、SciPyを使うと関数一発。便利すぎる。

import numpy as np
from scipy.stats import zscore


def main():
    _array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    _n = zscore(_array)

    print(_n)
    print(np.mean(_n))
    print(np.var(_n))


if __name__ == "__main__":
    main()
$ python standardization.py
[-1.41421356 -0.70710678  0.          0.70710678  1.41421356]
0.0
1.0

Pythonでnumpyを使って値を正規化する

2015-09-24
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$ import numpy as np
$ _array = np.array([1, 2, 3])
$ _n_array = _array / np.amax(_array) * 1
$ print(_n_array)

[ 0.33333333  0.66666667  1.        ]

0から1の間に収めます。
こんなに簡単にできちゃうって素晴らしい。

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