data=np.array([10,20,30,40,50])# 创建一个 NumPy 数组 1. 3. 计算最大值和最小值 在归一化数据之前,我们需要找到数组的最大值和最小值。 max_val=data.max()# 找到数组中的最大值min_val=data.min()# 找到数组中的最小值 1. 2. 4. 应用归一化公式 归一化的公式为(x - min) / (max -...
将上述步骤整合在一起,代码示例如下: # 导入NumPy库importnumpyasnp# 创建一个数组data=np.array([10,20,30,40,50])# 计算最大值和最小值data_min=np.min(data)# 获取数组的最小值data_max=np.max(data)# 获取数组的最大值# 应用归一化公式normalized_data=(data-data_min)/(data_max-data_min)# ...
,里面包含示例数据 data = np.array([[1], [20], [300], [4000], [50000]]) # 调用小数定标归一化函数,传入示例数据 scaled_data = decimal_scaling_normalization(data) # 打印原始数据 print("Original data:\n", data) # 打印经过小数定标归一化后的数据 print("Scaled data:\n", scaled_data)...
归一化(Normalization) 将数据缩放到一个区间内,一般是0到1之间。 公式:(x-最小值)/(最大值-最小值) import numpy as np from sklearn import preprocessing X=np.array([[15,17],[12,18],[14,15],[13,16],[12,15],[16,12],[4,6],[5,8],[5,3],[7,4],[7,2],[6,5]]) scaler=...
a= np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(MaxMinNormalization(a,3,0)) 二Z-score标准化: 这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。 经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,这里的关键在于复合标准正态分布,个人认为在一定程度上改变了特征的分布,关...
五、python归一化 其中参数axis=0表示列也是跨行的意思axis=1表示行也是跨列的意思 fromsklearn.preprocessingimportnormalize data=np.array([ [1000,10,0.5], [765,5,0.35], [800,7,0.09],]) data=normalize(data,axis=0,norm='max') print(data) ...
手动实现MinMax归一化 def min_max_normalization(data): # 计算最小值和最大值 min_val = np.min(data) max_val = np.max(data) # 归一化处理 normalized_data = (data min_val) / (max_val min_val) return normalized_data data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])...
import numpy as np 示例数据 data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 最小最大值归一化 min_max_scaler = MinMaxScaler() data_min_max = min_max_scaler.fit_transform(data) print("最小最大值归一化结果:")
min-max标准化python代码如下: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp arr=np.asarray([0,10,50,80,100])forxinarr:x=float(x-np.min(arr))/(np.max(arr)-np.min(arr))print x # output #0.0#0.1#0.5#0.8#1.0 使用这种方法的目的包括: ...