밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

Data Science

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󻱴󽴔󽴔󺠿󻱃󼗿󽴔󺞳󺶷󺋿

assert means == [-1, 0, 1]

assert stdevs == [2, 1, 0]

계산된 평균과 표준편차를 사용해서 새로운 데이터 행렬을 만들어 보자.

def rescale(data: List[Vector]) -> List[Vector]:

"""

각

열의

평균을

0,

표준편차를

1

로

변환하면서

입력되는

데이터의

척도를

조절

편차가

없는

열은

그대로

유지

"""

dim = len(data[0])

means, stdevs = scale(data)

#

각

벡터의

복사본을

생성

rescaled = [v[:] for v in data]

for v in rescaled:

for i in range(dim):

if stdevs[i] > 0:

v[i] = (v[i] - means[i]) / stdevs[i]

return rescaled

척도 조절 함수

rescale

이 우리가 예상한 대로 동작하는지 확인해 보자.

means, stdevs = scale(rescale(vectors))

assert means == [0, 0, 1]

assert stdevs == [1, 1, 0]

언제나 그렇듯, 척도를 조절할 때도 판단력이 필요하다. 모든 데이터 중에서 키

가

69

.

5

인치에서

70

.

5

인치 사이에 속하는 사람들의 키와