如何在x轴上将不同大小的值放在相同的距离上

在x轴上将不同大小的值放在相同的距离上，可以使用一种称为归一化的方法。归一化是将不同范围的值映射到相同的范围内，常用的方法有线性归一化和标准化。

1. 线性归一化（Min-Max Scaling）： 线性归一化是将原始数据映射到[0, 1]的范围内。具体的计算公式如下：
2. 线性归一化（Min-Max Scaling）： 线性归一化是将原始数据映射到[0, 1]的范围内。具体的计算公式如下：
3. 其中，X'是归一化后的值，X是原始值，Xmin是原始值的最小值，Xmax是原始值的最大值。
4. 优势：简单易懂，保留了原始数据的分布情况。 应用场景：适用于大部分情况，特别是对于需要将数据映射到一定范围内的情况。
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6. 标准化（Standardization）： 标准化是将原始数据转换为均值为0，标准差为1的分布。具体的计算公式如下：
7. 标准化（Standardization）： 标准化是将原始数据转换为均值为0，标准差为1的分布。具体的计算公式如下：
8. 其中，X'是标准化后的值，X是原始值，μ是原始值的均值，σ是原始值的标准差。
9. 优势：适用于对数据分布形态没有要求的情况，可以减小异常值对结果的影响。 应用场景：适用于需要消除不同特征之间量纲差异的情况，如聚类、回归等算法。
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以上是在x轴上将不同大小的值放在相同距离上的两种常用方法。具体选择哪种方法取决于数据的分布情况和应用场景。