НачатьНачать бесплатно

Центрирование и масштабирование вручную

Мы загрузили тот же набор данных с именем data. Ваша задача — выполнить центрирование и масштабирование вручную.

Библиотеки pandas, numpy, seaborn и matplotlib.pyplot загружены как pd, np, sns и plt соответственно. Вы можете свободно изучить набор данных в консоли.

Это упражнение является частью курса

Сегментация клиентов в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Центрируйте данные, вычтя из каждого значения среднее.
  • Масштабируйте данные, разделив каждое значение на стандартное отклонение.
  • Объедините два действия выше и нормализуйте данные, применив одновременно центрирование и масштабирование.
  • Выведите сводную статистику, чтобы убедиться, что среднее равно нулю, а стандартное отклонение — единице, и округлите результат до 2 знаков после запятой.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Center the data by subtracting average values from each entry
data_centered = data - data.____()

# Scale the data by dividing each entry by standard deviation
data_scaled = ____ / ____.____()

# Normalize the data by applying both centering and scaling
data_normalized = (____ - data.____()) / data.____()

# Print summary statistics to make sure average is zero and standard deviation is one
print(data_normalized.____().round(____))
Редактировать и запускать код