Numpy 归一化处理NaN值

在数据处理中，很多情况下需要归一化数据，从而能够将不同类型的数据进行比较。在使用NumPy的时候，有一种情况是需要进行归一化处理，同时还要忽略NaN值。本文将介绍如何使用NumPy进行数据归一化处理，同时排除NaN值的影响。

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数据归一化处理

在数据处理中，数据归一化处理是非常常见的操作。归一化处理是指将数据映射到0到1的范围之间，从而消除不同数据之间的量纲和单位的影响。通常有两种不同的归一化处理方式：MinMax Scaling和Z-score Scaling。

MinMax Scaling

在MinMax Scaling中，我们通过计算最小值和最大值，将数据映射到0到1的范围之间。具体的计算公式为：

$x_{norm} = \frac{x – x_{min}}{x_{max} – x_{min}}$

其中， $x$ 是原始数据， $x_{min}$ 和 $x_{max}$ 分别是数据的最小值和最大值， $x_{norm}$ 是经过归一化处理后的数据。

下面是一个具体的示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算最小值和最大值
x_min = arr.min()
x_max = arr.max()

# 归一化处理
arr_norm = (arr - x_min) / (x_max - x_min)

print(arr_norm)

上述代码的输出结果如下：

[[0.         0.125      0.25      ]
 [0.375      0.5        0.625     ]
 [0.75       0.875      1.        ]]

Z-score Scaling

在Z-score Scaling中，我们通过计算均值和标准差，将数据映射到均值为0，标准差为1的范围之间。具体的计算公式为：

$x_{norm} = \frac{x – \mu}{\sigma}$

其中， $x$ 是原始数据， $\mu$ 和 $\sigma$ 分别是数据的均值和标准差， $x_{norm}$ 是经过归一化处理后的数据。

下面是一个具体的示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算均值和标准差
mu = arr.mean()
sigma = arr.std()

# 归一化处理
arr_norm = (arr - mu) / sigma

print(arr_norm)

上述代码的输出结果如下：

[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487  1.22474487]]

忽略NaN值

在数据处理中，NaN值是非常常见的情况。在进行数据归一化处理的时候，如果不对NaN值进行处理，会对数据的准确性产生问题。在NumPy中，使用函数会自动忽略NaN值，否则计算结果会包含NaN值。下面是一个具体的示例：

import numpy as np

# 创建一个带有NaN值的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])

# 计算最小值和最大值
x_min = np.nanmin(arr)
x_max = np.nanmax(arr)

# 归一化处理
arr_norm = (arr - x_min) / (x_max - x_min)

print(arr_norm)

上述代码的输出结果如下：

[[0.         0.125      0.25      ]
 [0.375            nan 0.625     ]
 [0.75       0.875      1.        ]]

从上面的输出结果可以看出，函数自动忽略了带有NaN值的数据行中的NaN值。

归一化处理时忽略NaN值

如果需要在数据归一化处理的过程中忽略NaN值，可以使用类似以下的代码实现：

import numpy as np

# 创建一个带有NaN值的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])

# 计算最小值和最大值
x_min = np.nanmin(arr)
x_max = np.nanmax(arr)

# 归一化处理
arr_norm = np.where(np.isnan(arr), arr, (arr - x_min) / (x_max - x_min))

print(arr_norm)

上述代码的输出结果如下：

[[0.         0.125      0.25      ]
 [0.375      nan        0.625     ]
 [0.75       0.875      1.        ]]

从上面的输出结果可以看出，在数据归一化处理时，函数通过使用np.where()来判断是否为NaN值，如果是NaN值，直接使用原始数据，否则使用计算得出的归一化值。

总结

对数据进行归一化处理是数据处理中非常常见的操作。在NumPy中，我们可以使用MinMax Scaling或Z-score Scaling方法来进行归一化处理。同时，当数据中存在NaN值时，我们需要对NaN值进行处理，否则会影响数据的准确性。在本文中，我们介绍了如何使用函数自动忽略NaN值，同时还介绍了如何在进行数据归一化处理时忽略NaN值。希望本文对你理解数据处理中NumPy的应用有所帮助。