行列の正規化・標準化
次の３つのコードは、行列を正規化・標準化する例です。
# 一般的には平均 0 、分散 (及び標準偏差) が 1 になるように値を変換することを指します。
# axis=1 とすれば、列ではなく行単位で正規化します。
df.apply(lambda x: (x-x.mean())/x.std(), axis=0)
# 最大値を1、最小値を0にするような正規化もできます。
# axis=1 とすれば、列ではなく行単位で正規化します。
df.apply(lambda x: (x-x.min())/(x.max() - x.min()), axis=0)
# 合計値が１になるような正規化もできます。
# axis=1 とすれば、列ではなく行単位で正規化します。
df.apply(lambda x: x/x.sum(), axis=0)
課題７１：行列の正規化・標準化
上記の３種類の正規化・標準化を「ニューヨークの大気状態観測値データ」に対して行い、データがどのように変化したかを考察してください。また、列単位の正規化だけでなく行単位の正規化も行い、その違いについて考察してください。
課題提出方法
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基本的にGoogle Colaboratoryを用いてプログラミングしてください。どうしても Google Colaboratory を用いることができない場合のみ、Jupyter Notebook または Jupyter Lab を用いてください。
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課題１つごとに、ノートブックを新規作成してください。１つのノートブックで複数の課題を解かないでください。
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ノートブックを新規作成すると「Untitled.ipynb」のような名前になりますが、それを「学籍番号・氏名・課題番号」のような名前に変更してください。
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質問・感想・要望などございましたらぜひ書き込んでください。
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もし課題を解くにあたって参考になったウェブサイトがあれば、それについても触れてください。
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課題を計算し終わった ipynb ファイルを提出するときは、指定したメールアドレスに Google Drive で共有する形で授業担当者に提出してください。