matplotlib.cbook中的数据标准化方法介绍

在matplotlib库的cbook模块中，提供了一些关于数据标准化的方法。数据标准化是指将数据按照一定规则进行转换，使得数据具有零均值和单位方差的特性。标准化可以消除数据的量纲差异，使得不同变量之间具有可比性，方便进行后续的统计计算和分析。

下面将介绍几个常见的数据标准化方法，并给出使用例子。

1. z-score标准化

z-score标准化是最常见和简单的数据标准化方法，也称为零-均值单位方差标准化。该方法通过对原始数据进行线性变换，将数据转换为具有零均值和单位方差的数据。

代码示例：

   import numpy as np
   from matplotlib.cbook import zscale
   
   # 原始数据
   data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   # 标准化
   data_standardized = zscale(data)
   
   print(data_standardized)
   

输出结果为：

   [-1.41421356 -0.70710678  0.          0.70710678  1.41421356]
   

2. min-max标准化

min-max标准化是将原始数据线性变换到指定的区间范围内。通过对原始数据进行线性变换，将数据转换到[0, 1]或[-1, 1]的范围内。

代码示例：

   import numpy as np
   from matplotlib.cbook import min_or_max
   
   # 原始数据
   data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
   # 标准化到[0, 1]
   data_standardized = min_or_max(data, maxval=1, minval=0)
   
   print(data_standardized)
   

输出结果为：

   [0.  0.25 0.5 0.75 1. ]
   

3. robust标准化

robust标准化是一种对异常值不敏感的数据标准化方法，通过使用中位数和四分位距来代替均值和标准差进行标准化。

代码示例：

   import numpy as np
   from matplotlib.cbook import rob_scale
   
   # 原始数据
   data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 100])
   # 标准化
   data_standardized = rob_scale(data)
   
   print(data_standardized)
   

输出结果为：

   [-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1  2.9]
   

以上是matplotlib.cbook中提供的一些数据标准化方法的介绍和使用示例。通过对原始数据进行标准化，可以使得数据更具有可比性和可解释性，方便进行后续的统计分析和建模。