Normalizacja małych liczb
W poprzednich przykładach normalizowałeś/aś liczby całkowite. W tym ćwiczeniu przyjrzysz się przetwarzaniu liczb ułamkowych – zmianom stóp procentowych w kraju Bangalla na przestrzeni lat. Do dyspozycji masz matplotlib.pyplot zaimportowany jako plt.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza skupień w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Przeskaluj listę
rate_cuts, która zawiera zmiany stóp procentowych. - Wykreśl oryginalne dane na tle przeskalowanych danych.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Prepare data
rate_cuts = [0.0025, 0.001, -0.0005, -0.001, -0.0005, 0.0025, -0.001, -0.0015, -0.001, 0.0005]
# Use the whiten() function to standardize the data
scaled_data = ____(____)
# Plot original data
plt.____(____, label='original')
# Plot scaled data
plt.____(____, label='scaled')
plt.legend()
plt.show()