通过 可以对数据属性值实现0-1标准化,将数据映射到[0,1]之间,如果需要映射的目标区间为[0, 10],那么标准化公式可以写为 。那么如果映射的目标区间为[0,100],数据属性值的取值范围是[-10,10],一个值8映射到新区间后的值是( )。 A.85B.90C.95D.80 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏 ...
# 转换为 NumPy 数组 arr = np.array(img) # 将图像数据标准化为 0 到 1 之间的值 arr = (arr - arr.min()) / (arr.max() - arr.min()) 四、保存标准化后的图像数据 最后,我们可以使用 Pillow 库将标准化后的 NumPy 数组保存为图像文件。下面是保存标准化后的图像数据的示例代码: import numpy...
a因评价指标间存在量纲不统一的问题,需要对指标数据进行标准化,即将原始数据转化为0~1之间的“越大越好型”无量纲可比较指标。 Because the appraisal target has the dimension not unified problem, needs to carry on the standardization to the target data, soon the primary data transformation is 0~1 ...
图甲示意我国城市化水平与经济发展水平关系的演变路径(图中数据经某种标准化处理所得,数据并不是城市化率和人均GDP的绝对数据值)。图乙为城市化与经济发展水平关系象限图,图中将二者关系划分为四种基本类型。(1)读图甲,简述1965～2005年我国城市化与经济发展水平演变的特点。