return self def transform(self, X): '''将X根据这个StandardScaler进行均值标准差归一化处理''' assert X.ndim == 2, "The dimension of X must be 2" assert self.mean_ is not None and self.scale_ is not None, \ "must fit before transform!" assert X.shape[1] == len(self.mean_), \...
今天分享一下关于tkinter中Scale方法的学习例子!我们今天用Scale帮助我们实现像我们平时页面的滑条一样,拖动的话可以改变显示在标签上的内容! 老规矩,我们先看看我们能够实现什么功能,下面是程序执行的结果: 这是刚执行程序的时候! 我把滑条向前拉动一点,拉动到2.74,上面就显示为2.74! 最大值为100!!好!上面就是我们...
scaler.fit(X)print("scale_ is :",scaler.scale_)print("max_abs_ is :",scaler.max_abs_)print("after transform:",scaler.transform(X))#调用 test_MaxAbsScalertest_MaxAbsScaler()
fit_transform(epochs_data, y) assert_true(X.shape == epochs_data.shape) X2 = scaler.fit(epochs_data, y).transform(epochs_data) assert_array_equal(X2, X) # these should be across time assert_allclose(X.std(axis=-2), 1.) assert_allclose(X.mean(axis=-2), 0., atol=1e-12) #...
, 1., -1.]] >>> transformer = MaxAbsScaler().fit(X) >>> transformer MaxAbsScaler() >>> transformer.transform(X) array([[ 0.5, -1. , 1. ], [ 1. , 0. , 0. ], [ 0. , 1. , -0.5]]) 相关用法 Python sklearn Matern用法及代码示例 Python sklearn MDS用法及代码示例 ...
>>>frompyspark.ml.linalgimportVectors>>>df = spark.createDataFrame([(Vectors.dense([1.0]),), (Vectors.dense([2.0]),)], ["a"])>>>maScaler =MaxAbsScaler(outputCol="scaled")>>>maScaler.setInputCol("a")MaxAbsScaler...>>>model = maScaler.fit(df)>>>model.setOutputCol("scaledOutput...
, 1., -1.]] >>> transformer = MaxAbsScaler().fit(X) >>> transformer MaxAbsScaler() >>> transformer.transform(X) array([[ 0.5, -1. , 1. ], [ 1. , 0. , 0. ], [ 0. , 1. , -0.5]]) 属性: scale_:ndarray,形状(n_features,) 数据的每个特征相对缩放。 max_abs_:...