本文整理汇总了Python中sklearn.preprocessing.StandardScaler.columns方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python StandardScaler.columns方法的具体用法？Python StandardScaler.columns怎么用？Python StandardScaler.columns使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.preprocessing.StandardScaler的用法示例。
在下文中一共展示了StandardScaler.columns方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: data
# 需要导入模块: from sklearn.preprocessing import StandardScaler [as 别名]
# 或者: from sklearn.preprocessing.StandardScaler import columns [as 别名]
# In[10]:
##########################
### Data Preprocessing ###
##########################
# Normalizing data (just numeric columns)
train_std = StandardScaler().fit_transform(train[numeric_cols])
test_std = StandardScaler().fit_transform(test[numeric_cols[:-1]])
train_std = pandas.DataFrame(data=train_std[0:,0:])
test_std = pandas.DataFrame(data=test_std[0:,0:])
train_std.columns = numeric_cols
# Leave out label column for test data
test_std.columns = numeric_cols[:-1]
# In[ ]:
# SVD
u,s,v = np.linalg.svd(train_std.T)
print('SVD: ', u)
# In[ ]:
# Eigendecomposition