일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- GT-S80
- SciPy
- install
- Numpy
- 삼성소프트웨어멤버십
- SPL
- RNN
- 알고리즘
- Python
- CNN
- GitHub
- LSTM
- javascript
- pycharm
- pip
- ipad
- keras
- E-P1
- dataframe
- index
- DFS
- pandas
- mariadb
- mean
- Button
- synology
- Lotto
- imread
- Splunk
- Series
Archives
- Today
- Total
잠토의 잠망경
[python] 표준화(평균: 0, 표준편차: 1 만들기) 본문
표준화
평균: 0, 표준편차: 1 로 만드는 것
방법
대상 | 방법 |
평균 | Data 값들 - 평균 |
표준편차 | Data 값들 / 표준 편차 |
full code
def sample_standardzation01():
import numpy as np
import scipy as sp
datas = np.asarray([2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 6]) # Datas
mu = sp.mean(datas) # 평균
print('-'*100)
print(datas)
print(mu)
# 변환
print(datas-mu)
print(sp.mean(datas - mu))
print('-'*100)
sigma = sp.std(datas, ddof=1)
print(sigma)
print(datas/sigma)
print(sp.std(datas/sigma, ddof=1))
함수화
def sample_standardzation02(datas:ndarray)->ndarray:
import numpy as np
import scipy as sp
#평균 찾기
mu = sp.mean(datas)
#표준 편차 찾기
sigma = sp.std(datas, ddof=1)
print('평균: {}, 표준편차(분산):{}'.format(mu, sigma))
standard = (datas - mu)/sigma
print('평균: {0:.3f}, 표준편차(분산):{1:.3f}'.format(sp.mean(standard),
sp.std(standard, ddof=1)))
return standard
출력
평균: 4.0, 표준편차(분산):1.1547005383792515
평균: 0.000, 표준편차(분산):1.000
Comments