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Created on 2019年1月5日

标准化，让运营数据落入相同的范围
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import numpy as np
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.array([[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9]]) # 读取数据
# Z-Score标准化
zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() # 建立StandardScaler对象
data_scale_1 = zscore_scaler.fit_transform(data) # StandardScaler标准化处理
# Max-Min标准化
minmax_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() # 建立MinMaxScaler模型对象
data_scale_2 = minmax_scaler.fit_transform(data) # MinMaxScaler标准化处理
# MaxAbsScaler标准化
maxabsscaler_scaler = preprocessing.MaxAbsScaler() # 建立MaxAbsScaler对象
data_scale_3 = maxabsscaler_scaler.fit_transform(data) # MaxAbsScaler标准化处理
# RobustScaler标准化
robustscalerr_scaler = preprocessing.RobustScaler() # 建立RobustScaler标准化对象
data_scale_4 = robustscalerr_scaler.fit_transform(data) # RobustScaler标准化标准化处理
# 展示多网格结果
data_list = [data, data_scale_1, data_scale_2, data_scale_3, data_scale_4] # 创建数据集列表
scalar_list = [15, 10, 15, 10, 15, 10] # 创建点尺寸列表
color_list = ['black', 'green', 'blue', 'yellow', 'red'] # 创建颜色列表
merker_list = ['o', ',', '+', 's', 'p'] # 创建样式列表
title_list = ['source data', 'zscore_scaler', 'minmax_scaler', 'maxabsscaler_scaler', 'robustscalerr_scaler'] # 创建标题列表
for i, data_single in enumerate(data_list): # 循环得到索引和每个数值
    plt.subplot(2, 3, i + 1) # 确定子网格
#     print(len(data_single[:, :-1]), len(data_single[:, -1]))
#     print((data_single[:, :-1]), (data_single[:, -1]))
    plt.scatter(data_single, data_single[:, -1], s=scalar_list[i], marker= merker_list[i], c=color_list[i]) # 自网格展示散点图
    plt.title(title_list[i]) # 设置自网格标题
plt.suptitle("raw data and standardized data") # 设置总标题
plt.show() # 展示图形