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编程网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编程网!