公式為：(x-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行。將資料按期屬性（按列進行）減去其均值，並處以其方差。得到的結果是 ，對於每個屬行/每列來說所有資料都聚集在0附近，方差為1。
實現時，有兩種不同的方式：
1、sklearn.preprocessing.scale()函式，可以直接將給定資料進行標準化。
2、使用sklearn.preprocessing.standardscaler類，使用該類的好處在於可以儲存訓練集中的引數（均值、方差）直接使用其物件轉換測試集資料。
python 資料標準化
def datastandard from sklearn import preprocessing import numpy as np x np.array 1.1.2.2.0.0.0.1.1.print 原始資料為 n x print method1 指定均值方差資料標準化 預設均值0 方差 ...
Python 資料標準化
定義 將資料按照一定的比例進行縮放，使其落入乙個特定的區間。好處 加快模型的收斂速度，提高模型 精度 常見的六種標準化方法 class datanorm def init self self.arr 1 2,3 4,5 6,7 8,9 self.x max max self.arr self.x m...
Python資料標準化
z score標準化 1.產生隨機數 import numpy as np 產生隨機數 data 1 np.random.randn 3,4 從標準正態分佈中返回乙個或多個樣本值.data 2 np.random.rand 3,4 產生 0,1 的數 print randn產生的隨機數 n data...