Python画图如何归一化|极客教程

Python画图如何归一化

在使用Python进行数据可视化时，经常会遇到需要将数据进行归一化处理，以便更好地展示不同数据之间的比较关系。在本文中，我们将详细探讨Python如何进行数据归一化处理，以及如何在画图过程中应用归一化技巧。

什么是数据归一化

数据归一化是将数据按照一定的比例进行缩放，使得所有数据都在相同的范围内。这样做的好处是可以消除不同特征之间的量纲影响和方差差异，使得数据更容易比较和分析。

常见的数据归一化方法包括最小-最大归一化（Min-Max Normalization）和Z-score归一化（Standardization）。

最小-最大归一化（Min-Max Normalization）将数据按照以下公式进行缩放：

$X_{norm} = \frac{X – X_{min}}{X_{max} – X_{min}}$

Z-score归一化（Standardization）将数据按照以下公式进行缩放：

$X_{norm} = \frac{X – \mu}{\sigma}$

其中， $\mu$ 是数据的平均值， $\sigma$ 是数据的标准差。

Python实现数据归一化

在Python中，可以使用scikit-learn库中的MinMaxScaler和StandardScaler类来进行数据归一化处理。下面是使用scikit-learn进行数据归一化的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

# 创建示例数据
data = np.array([[1.0, 2.0, 3.0],
                 [4.0, 5.0, 6.0],
                 [7.0, 8.0, 9.0]])

# 最小-最大归一化
scaler = MinMaxScaler()
data_minmax = scaler.fit_transform(data)
print("Min-Max Normalized Data:")
print(data_minmax)

# Z-score归一化
scaler = StandardScaler()
data_zscore = scaler.fit_transform(data)
print("Z-score Normalized Data:")
print(data_zscore)

上面的代码中，首先创建了一个示例数据data，然后分别使用MinMaxScaler和StandardScaler对数据进行归一化处理，最后输出归一化后的数据。

Python画图中的数据归一化

在数据可视化中，有时我们需要将数据进行归一化处理以便更好地展示不同特征之间的比较关系。下面我们以matplotlib库为例，详细介绍Python画图中如何使用归一化数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y1 = np.array([100, 200, 300, 400, 500])
y2 = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 最小-最大归一化
y1_norm = (y1 - y1.min()) / (y1.max() - y1.min())
y2_norm = (y2 - y2.min()) / (y2.max() - y2.min())

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制归一化前的数据
ax.plot(x, y1, label='Data 1', color='blue')
ax.plot(x, y2, label='Data 2', color='red')

# 绘制归一化后的数据
ax.plot(x, y1_norm, label='Normalized Data 1', linestyle='--', color='blue')
ax.plot(x, y2_norm, label='Normalized Data 2', linestyle='--', color='red')

# 添加图例和标签
ax.legend()
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()