手动进行中心化与缩放
我们已加载同一数据集，命名为 data。现在您的目标是手动对其进行中心化与缩放。
库 pandas、numpy、seaborn 和 matplotlib.pyplot 已分别以 pd、np、sns 和 plt 的名称导入。您可以在控制台中自由探索该数据集。
本练习是课程的一部分
Python 中的客户细分
练习说明
- 通过从每个观测值中减去其均值来对数据进行中心化。
- 通过将每个观测值除以其标准差来对数据进行缩放。
- 将以上两步合并，同时进行中心化与缩放来标准化数据。
- 打印汇总统计以确认均值为 0、标准差为 1，并将输出保留 2 位小数。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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(____))