np.array()# 传入类数组数据结构,list,tuple等,或者其他嵌套序列。返回的维度依据传入的数据而定 np.linspace()# 根据给定的间距生成等差序列,指定元素数量,返回一维数组 np.arange()# 根据给定的间距生成等差序列,指定步长。返回一维数组 np.ones()# 根据传入的shape,返回一个元素全是1的数组 np.zeros()# 根...
importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制归一化前的饼状图plt.subplot(1,2,1)labels=['Column 1','Column 2','Column 3']sizes=[np.sum(array[:,0]),np.sum(array[:,1]),np.sum(array[:,2])]plt.pie(sizes,labels=labels,autopct='%1.1f%%')plt.title('Before Normalization')# 绘制归一化后的饼状...
num_digits = np.ceil(np.log10(max_abs)) # 将数据除以10的数量级次方,达到归一化的效果 return data / (10 ** num_digits) # 创建一个numpy数组,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_scal...
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...
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=...
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: ...