StandardScaler() से सेंटर और स्केल करें
हमने वही डेटासेट data नाम से लोड किया है। अब आपका लक्ष्य इसे sklearn लाइब्रेरी के StandardScaler से सेंटर और स्केल करना है।
लाइब्रेरीज़ pandas, numpy, seaborn और matplotlib.pyplot क्रमशः pd, np, sns और plt के रूप में लोड की गई हैं। हमने StandardScaler भी इम्पोर्ट कर लिया है।
कंसोल में डेटासेट को बेझिझक एक्सप्लोर कीजिए।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Customer Segmentation
अभ्यास निर्देश
StandardScalerका एक इंस्टेंसscalerनाम से इनिशियलाइज़ करें और उसेdataपर fit करें।scalerके साथdataको स्केल और सेंटर करके ट्रांसफॉर्म करें।data_normalizedसे एक pandas DataFrame बनाएँ और उसमेंdataसे index और column names जोड़ें।- समरी स्टैटिस्टिक्स प्रिंट करें ताकि सुनिश्चित हो कि average शून्य और standard deviation एक है, और परिणामों को 2 दशमलव तक राउंड करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Initialize a scaler
scaler = ____()
# Fit the scaler
____.____(data)
# Scale and center the data
data_normalized = ____.____(data)
# Create a pandas DataFrame
data_normalized = pd.DataFrame(____, index=data.index, columns=data.columns)
# Print summary statistics
print(data_normalized.____().round(____))