数据标准化的6种常用方法：Python实现

数据标准化是数据预处理的重要步骤，用于消除不同特征之间的量纲和单位差异，使数据具有可比性。以下是6种常用的数据标准化方法，并给出Python实现代码。

1. 最小-最大缩放法（Min-Max Scaling）
   最小-最大缩放法将原始数据缩放到[0,1]的范围内。

   import numpy as np
   def min_max_scaling(data):
   return (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data))

2. Z-score标准化法（Z-Score Normalization）
   Z-score标准化法将原始数据转换为标准正态分布的形式，即均值为0，标准差为1。

   def z_score_normalization(data):
   mean = np.mean(data)
   std = np.std(data)
   return (data - mean) / std

3. 极差标准化法（Range Scaling）
   极差标准化法将原始数据缩放到指定范围，通常是[0,1]或[-1,1]。

   def range_scaling(data, min_val=0, max_val=1):
   return (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data)) * (max_val - min_val) + min_val

4. 对数变换法（Log Transform）
   对数变换法将原始数据取对数，适用于处理偏态分布的数据。

   import math
   def log_transform(data):
   return np.log(data)

5. Box-Cox变换法（Box-Cox Transformation）
   Box-Cox变换法通过对数变换的形式，将原始数据转换为正态分布的形式。它通过选择一个适当的λ值来实现。

   from scipy.optimize import boxcox
   def box_cox_transformation(data, lambda_param=1):
   transformed_data, lambda_val = boxcox(data, lmbda=lambda_param)
   return transformed_data, lambda_val

6. 小波变换法（Wavelet Transform）
   小波变换法利用小波函数的性质，对原始数据进行分解和重构，从而提取出数据的特征。Python中的PyWavelets库提供了小波变换的实现。
   首先，需要安装PyWavelets库：pip install PyWavelets。然后，可以使用以下代码进行小波变换：
   ```python
   import pywt
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   def wavelet_transform(data, wavelet=’db1’, level=1):
   coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet, level=level)
   reconstructed_data = pywt.waverec(coeffs, wavelet)
   return reconstructed_data, coeffs[0] # 返回重构后的数据和近似系数（或细节系数）