scaler=MinMaxScaler()print('自动归一化结果:\n{}'.format(scaler.fit_transform(data))) 手动归一化的部分就是按照公式的,没什么好说,这里简要说一下sklearn。preprocessing.MinMaxScaler的用法,简单来说只有两步: 初始化一个MinMaxScaler对象:scaler = MinMaxScaler() 拟合并转换数据,本质上就是先求最大最小值,...
归一化之后的数据服从正态分布,公式如下: 在sklearn当中,我们使用preprocessing.MinMaxScaler来实这个功能。MinMaxScaler有一个重要参数,feature_range,控制我们希望把数据压缩到的范围,默认是[0,1]。 # 数据缩放/数据归一化# MinMaxScaler:当数据(x)按照最小值中心化后,再按极差(最大值 - 最小值)缩放,数据被收敛...
1 将特征缩放至特定范围内 一种标准化是将特征缩放到给定的最小值和最大值之间,通常在零和一之间,或者也可以将每个特征的最大绝对值转换至单位大小。可以分别使用MinMaxScaler和MaxAbsScaler实现。 使用这种缩放的目的包括实现特征极小方差的鲁棒性以及在稀疏矩阵中保留零元素。 以下是一个将简单的数据矩阵缩放到[0,...
使用MinMaxScaler进行数据归一化和还原 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#数据处理#从csv读取数据dataset=pd.read_csv('./000001.csv',encoding='gb18030')#print(dataset)#数据集的维度print(dataset.shape)#将开盘价转换为整数dataset['开盘价']=dataset['开盘价'].astype(i...
sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True) feature_range:为元组类型,范围某认为:[0,1],也可以取其他范围值。 copy:为拷贝属性,默认为True,表示对原数据组拷贝操作,这样变换后元数组不变,False表 示变换操作后,原数组也跟随变化,相当于c++中的引用或指针。
import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 原始数据 data1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) data2 = np.array([[1,2,3,4,5,6]]).reshape(-1,1) print("data") print(data1) print(data2) # 创建归一化对象 scaler1 = MinMaxScaler() scaler2 = ...
classMinMaxScaler:def__init__(self, feature_range=(0,1),max_val =None,min_val =None): self.feature_range = feature_range self.data_min_ = min_val self.data_max_ = max_valdeffit(self, X): X = np.asarray(X)ifself.data_min_isNone: ...
一MinMaxScaler 向量归一化 注意:MinMaxScaler只能对ndim为2的向量进行操作,ndim为1的可以通过reshape(1,-1)改为2维的向量 希望ndim=2,而我们给出的ndim=1,系统提示可以通过reshape(1,-1)改变维度 然而ndim(维度)处理好了新问题又来了!!! 发现Minmaxscale没法对行向量操作 ...
如果给MinMaxScaler提供一个明确的feature_range=(min, max),完整的公式是: X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) X_scaled= X_std * (max - min) + min 类MaxAbsScaler的工作原理非常相似,但是它只通过除以每个特征的最大值将训练数据特征缩放至[-1, 1]范围内...
下面将数据缩至0-1之间,采用MinMaxScaler函数 代码语言:javascript 复制 from sklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()X_minMax=min_max_scaler.fit_transform(X) ...