📚Python中数据标准化：轻松搞定np.array列标准化✨
发布时间：2025-03-26 21:01:44来源：
在数据分析和机器学习中，数据标准化是一个重要的步骤。它能帮助我们消除不同量纲带来的影响，让模型更高效地学习。今天就来聊聊如何用Python实现数据标准化，特别是针对`numpy`中的`np.array`进行列标准化！📈
首先，确保你已经导入了必要的库：`import numpy as np`。接着，假设你有一个二维数组`data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])`。为了对每一列进行标准化处理，可以使用公式：`(x - μ) / σ`，其中`μ`是均值，`σ`是标准差。
具体代码如下：
```python
mean = data.mean(axis=0)
std = data.std(axis=0)
normalized_data = (data - mean) / std
```
这样，你就得到了一个每一列都经过标准化的新数组！📊
标准化后的数据不仅提升了模型表现，还让特征之间的比较更加公平。快试试吧！💪
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