其中np.argmax(a, axis=0)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i][3]中最大值的索引。 首先比较是a[0][0],a[0][1],a[0][2],a[0][3],可以得出最大值得下标为a[0][1] ,所以输出数组的第一个值为1. 然后比较的是a[0][0],a[1][1],a[2][2],a[3][3],,可以得出最大...
比较axis=0/axis=1求极值 print("min:", x.min())print("max:", x.max())print("min axis=0:", x.min(axis=0))#按列求极小值,结果沿 行 方向print("min axis=1:", x.max(axis=1))#按行求极大值,结果沿 列 方向 min: 1max:12min axis=0: [1 2 3 4] min axis=1: [ 4 8 1...
arr.sum(axis=0)# 按列求和arr.sum(axis=1)# 按行求和 平均(mean):同样,axis=0表示按列求平均值,axis=1表示按行求平均值。 arr.mean(axis=0)# 按列求平均值arr.mean(axis=1)# 按行求平均值 最大值(max)和最小值(min):同上,axis=0表示按列求最大值或最小值,axis=1表示按行求最大值或最小...
1、结论: rows axis=0:沿着 行(rows) 的方向跨 列 cols axis=1:沿着 列(cols) 的方向跨 行2、引用一个动画视图来说明:3、代码举例:import numpy as np x = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]…
X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0)) X_scaled = X_std * (max - min) + min 其中,min,max=特征范围。这种变换常用作零均值、单位方差标度的替代方法。将数据缩放至给定的最小值与最大值之间,通常是0与1之间。 3.2)Max Abs Scaler 将最大的绝对值缩放至单...
max(axis=0)) print('axis=1,表示按行进行运算,g.max(axis=1)=',g.max(axis=1)) axis=0,表示按列进行运算,g.max(axis=0)= [3.48818655 3.87251939 3.53028234] axis=1,表示按行进行运算,g.max(axis=1)= [3.48818655 3.87251939] h = np.random.random(15) print('h = ',h) print('排序后...
frame2.apply(f, axis = 0) 表示將函式應用到軸0, 以範例而言就是從軸0各項中取最大項減最小項,不合併軸1 (每行各自從其對應軸0各項中取max減min) frame2.apply(f, axis = 1) 表示將函式應用到軸1, 也就是每列各自從其對應軸1各項取max減min ...
- axis:规范化的轴,可以是0或1,默认为0。 norm函数的返回值是经过规范化处理后的数据。 **常用的规范化方法** 1. 最小-最大规范化(min-max normalization):将数据线性映射到[0, 1]的区间内,公式如下: :xs_max=np.max(data,axis=0)xs_min=np.min(data,axis=0)xs=(1-0)*(data-xs_min)/(xs_max-xs_min)+0returnxs 三. 特征选择 这里使用机器学习的分类器作为贯穿特征选择的例子,分类器只有你在提供好特征时...