import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4)* 4 + 3) 方法一 df=df.apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))) 方法二 df=(df - df.min()) / (df.max() - df.min()) 12345678 使用scale方法进行标...
DataFrame(np.random.randn(4,4)* 4 + 3) 方法一 df=df.apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))) 方法二 df=(df - df.min()) / (df.max() - df.min()) 使用scale方法进行标准化 代码语言:javascript 复制 from sklearn import preprocessing import numpy as ...
可以用于稀疏数据scipy.sparse 属性:scale_:ndarray,缩放比例 max_abs_:ndarray,绝对值最大值 n_samples_seen_:int,已处理的样本个数 123classpreprocessing.RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True, copy=True):1 通过 Interquartile Range (IQR) 标准化数据,即四分之一和四分之三分位点之间 属性:...