chatgpt赋能Python-numpy数据预处理

Numpy数据预处理综述

介绍

Numpy是Python中最流行的数学库之一，可以用于高效的处理大型数据。Numpy提供了各种强大的数据结构和函数，使得数据分析和处理变得更加容易和直观。本文将介绍numpy中的一些数据预处理技术，包括数据清洗、缩放、归一化、处理缺失值等。

数据清洗

在数据处理过程中，往往需要清空含有错误数据的样本，例如重复数据、无效值、不一致数据等。Numpy中提供了许多工具函数，使得数据清洗变得更加简单。常用的数据清洗函数包括：

• numpy.isnan() 用于判断数据中是否存在NAN值，如果存在就返回True
• numpy.isfinite() 用于判断数据中是否存在非有限浮点数（例如正无穷和负无穷）
• numpy.unique() 用于去除数组中的重复数据，同时返回去重后的结果

缩放

在数据处理过程中，往往需要将数据映射到一个特定的范围内，例如将某些特征缩放到0和1之间，或者将所有特征缩放到标准正态分布中。Numpy中提供了一些常用的缩放技术：

• MinMaxScaler 将数据缩放到一个指定的范围内，一般是[0, 1]或[-1, 1]
• StandardScaler 将数据缩放到标准正态分布中
• RobustScaler 将数据缩放到水平平稳分布中，减少离群值的影响

归一化

归一化是一种常用的数据预处理技术，用于将不同特征的数据缩放到相同的比例上，以便于模型学习。Numpy中提供了一些归一化技术：

• L1正则化