我写了一个代码来查找 zscore 但它的输出大于 1 ，而且它的标准偏差不是 1，这里的错误是什么

社会演员多 deep-learning 193

原文标题 ：I have written a code to find zscore but it’s output is greater than 1 , also it’s standard deviation is not 1, what is the error here

我已经编写了一个代码来从头开始标准化数据，但问题是，它的输出有时大于 1，我不知道是什么问题。

如果我做了一些愚蠢的事情，请指出我的错误，

这是代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def std(x):
    x = x.copy()
    mean = np.mean(x,axis=1, keepdims=True)
    x = x-mean
    x/=np.std(x)
    
    return x
x = np.array([[1,2,3,3.6,7,85,23]])
print(std(x))

输出 ：

[[-0.59333009 -0.55801282 -0.52269556 -0.5015052  -0.38142649  2.37332037
   0.18364979]]

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71448497/i-have-written-a-code-to-find-zscore-but-its-output-is-greater-than-1-also-it

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    AJH 评论

    请注意：如果“标准化数据”是指 0 和 stdev 1，则不能保证所有值都在 -1 和 1 之间；正态分布中只有 68% 的值介于 -σ 和 σ 之间。

    在你的x数组中，85 是一个非常明显的异常值，这就是为什么对应的值大于 1。还要注意，有这么大的异常值会严重扭曲你的 stdev 计算。

    请注意，在函数内部复制x对您没有任何帮助。因为您调用x作为函数的参数，所以对x所做的任何更改仅适用于函数内部，全局x不会更改，除非您使用覆盖全局x（例如x = my_func(x)）的函数。您的函数的本地范围也意味着函数内的x副本在函数使用后消失。

    如果您尝试获取 0 到 1 之间的所有值，则可以这样做：

    def standardize_x(x):
    x -= np.mean(x)

    # The following 2 lines make the distance between min(x) and max(x) 1.
    # In the example, this makes the new range between -0.2 and 0.8.

    x /= (np.amax(x) - np.amin(x))
    x -= np.mean(x)

    # Move x up to start at 0, multiply by 2 so that range is from 0 to 2,
    # then subtract 1 so new minimum is -1 and new maximum is 1.

    x = 2*(x - np.amin(x)) - 1
    
    return x

# This will not overwrite the original x array.
standardized_x = standardize_x(x)

    让我知道是否有任何需要澄清的地方。

    2年前 0条评论

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