Hướng dẫn how to normalize plot python - làm thế nào để bình thường hóa cốt truyện python

Lưu ý: Trang này là một phần của tài liệu cho phiên bản 3 của Plotly.py, đây không phải là phiên bản gần đây nhất. Xem Hướng dẫn di chuyển phiên bản 4 của chúng tôi để biết thông tin về cách nâng cấp. this page is part of the documentation for version 3 of Plotly.py, which is not the most recent version.
See our Version 4 Migration Guide for information about how to upgrade.

In [1]:

import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import plotly.tools as tools
from plotly.tools import FigureFactory as FF

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy

Nhập dữ liệu Jor

Để trực quan hóa đúng dữ liệu và chuẩn hóa của chúng tôi, chúng ta hãy nhập bộ dữ liệu về giá cổ phiếu của Apple vào năm 2014:

In [2]:

apple_data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2014_apple_stock.csv')
df = apple_data[0:10]

table = FF.create_table(df)
py.iplot(table, filename='apple-data-sample')

Bình thường hóa bởi một hằng số

Bình thường hóa một bộ dữ liệu bằng cách chia từng điểm dữ liệu cho một hằng số, chẳng hạn như độ lệch chuẩn của dữ liệu.

In [4]:

data = apple_data['AAPL_y']

data_norm_by_std = [number/scipy.std(data) for number in data]

trace1 = go.Histogram(
    x=data,
    opacity=0.75,
    name='data'
)

trace2 = go.Histogram(
    x=data_norm_by_std,
    opacity=0.75,
    name='normalized by std = ' + str(scipy.std(data)),
)

fig = tools.make_subplots(rows=2, cols=1)

fig.append_trace(trace1, 1, 1)
fig.append_trace(trace2, 2, 1)

fig['layout'].update(height=600, width=800, title='Normalize by a Constant')
py.iplot(fig, filename='apple-data-normalize-constant')

This is the format of your plot grid:
[ (1,1) x1,y1 ]
[ (2,1) x2,y2 ]

Bình thường hóa thành [0, 1]

Bình thường hóa một bộ dữ liệu bằng cách chia từng điểm dữ liệu cho định mức của bộ dữ liệu.

In [5]:

data_norm_to_0_1 = [number/scipy.linalg.norm(data) for number in data]

trace1 = go.Histogram(
    x=data,
    opacity=0.75,
    name='data',
)

trace2 = go.Histogram(
    x=data_norm_to_0_1,
    opacity=0.75,
    name='normalized to [0,1]',
)

fig = tools.make_subplots(rows=2, cols=1)

fig.append_trace(trace1, 1, 1)
fig.append_trace(trace2, 2, 1)

fig['layout'].update(height=600, width=800, title='Normalize to [0,1]')
py.iplot(fig, filename='apple-data-normalize-0-1')

This is the format of your plot grid:
[ (1,1) x1,y1 ]
[ (2,1) x2,y2 ]

Bình thường hóa bất kỳ khoảng thời gian nào

Bình thường hóa một bộ dữ liệu đến một khoảng [a, b] trong đó a, b là số thực.

In [6]:

a = 10
b = 50
data_norm_to_a_b = [(number - a)/(b - a) for number in data]

trace1 = go.Histogram(
    x=data,
    opacity=0.75,
    name='data',
)

trace2 = go.Histogram(
    x=data_norm_to_a_b,
    opacity=0.75,
    name='normalized to [10,50]',
)

fig = tools.make_subplots(rows=2, cols=1)

fig.append_trace(trace1, 1, 1)
fig.append_trace(trace2, 2, 1)

fig['layout'].update(height=600, width=800, title='Normalize to [10,50]')
py.iplot(fig, filename='apple-data-normalize-a-b')

This is the format of your plot grid:
[ (1,1) x1,y1 ]
[ (2,1) x2,y2 ]