對(duì)python3 一組數(shù)值的歸一化處理方法詳解
更新時(shí)間：2018年07月11日 11:21:34 作者：ZJE_ANDY
今天小編就為大家分享一篇對(duì)python3 一組數(shù)值的歸一化處理方法詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
1、什么是歸一化：
歸一化就是把一組數(shù)（大于1）化為以1為最大值，0為最小值，其余數(shù)據(jù)按百分比計(jì)算的方法。如：1，2，3.，那歸一化后就是：0，0.5，1
2、歸一化步驟：
如：2，4，6
（1）找出一組數(shù)里的最小值和最大值，然后就算最大值和最小值的差值
min = 2； max = 6； r = max - min = 4
（2）數(shù)組中每個(gè)數(shù)都減去最小值
2，4，6 變成 0，2，4
（3）再除去差值r
0，2，4 變成 0，0.5，1
就得出歸一化后的數(shù)組了
3、用python 把一個(gè)矩陣中每列的數(shù)字歸一化
import numpy as np def autoNorm(data): #傳入一個(gè)矩陣 mins = data.min(0) #返回data矩陣中每一列中最小的元素，返回一個(gè)列表 maxs = data.max(0) #返回data矩陣中每一列中最大的元素，返回一個(gè)列表 ranges = maxs - mins #最大值列表 - 最小值列表 = 差值列表 normData = np.zeros(np.shape(data)) #生成一個(gè)與 data矩陣同規(guī)格的normData全0矩陣，用于裝歸一化后的數(shù)據(jù) row = data.shape[0] #返回 data矩陣的行數(shù) normData = data - np.tile(mins,(row,1)) #data矩陣每一列數(shù)據(jù)都減去每一列的最小值 normData = normData / np.tile(ranges,(row,1)) #data矩陣每一列數(shù)據(jù)都除去每一列的差值（差值 = 某列的最大值- 某列最小值） return normData arr = np.array([[8,7,8],[4,3,1],[6,9,8]]) print(autoNorm(arr)) 打印結(jié)果： [[ 1. 0.66666667 1. ] [ 0. 0. 0. ] [ 0.5 1. 1. ]]
以上這篇對(duì)python3 一組數(shù)值的歸一化處理方法詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
您可能感興趣的文章:
- python 機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、正則化、離散化和白化
- 如何基于python實(shí)現(xiàn)歸一化處理
- python數(shù)據(jù)歸一化及三種方法詳解
- python實(shí)現(xiàn)幾種歸一化方法（Normalization Method）
- 詳解python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)歸一化處理的方式：（0,1）標(biāo)準(zhǔn)化
- python numpy 按行歸一化的實(shí)例
- Python數(shù)據(jù)預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)規(guī)范化（歸一化）示例
- python 實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)集的歸一化的方法(0-1之間)
- 基于數(shù)據(jù)歸一化以及Python實(shí)現(xiàn)方式
- 如何用Pythony驗(yàn)證萬物歸一(考拉咨猜想)
相關(guān)文章
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python如何把嵌套列表轉(zhuǎn)變成普通列表，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-03-03
這篇文章主要介紹了關(guān)于pandas的read_csv方法使用,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2025-04-04
Python作為一種廣受歡迎的高級(jí)編程語言,不僅在基本語法上易于學(xué)習(xí),還擁有強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫和活躍的開發(fā)社區(qū),本文詳細(xì)介紹了Python從基礎(chǔ)語法到高級(jí)應(yīng)用的全面功能,并通過實(shí)際案例和代碼示例展示了其在科學(xué)計(jì)算、Web開發(fā)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用,需要的朋友可以參考下2024-09-09
Python實(shí)現(xiàn)刪除當(dāng)前目錄下除當(dāng)前腳本以外的文件和文件夾實(shí)例
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)刪除當(dāng)前目錄下除當(dāng)前腳本以外的文件和文件夾的方法,涉及Python針對(duì)目錄及文件的刪除技巧,具有一定參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2015-07-07
這篇文章主要介紹了python入門之算法學(xué)習(xí),文中介紹的非常詳細(xì),對(duì)想要入門python的小伙伴們有很好地幫助,需要的朋友可以參考下2021-04-04
本文主要介紹了python雙向隊(duì)列deque的使用，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2023-06-06
本篇文章給大家講解一下如何用python3寫出爬取B站視頻彈幕的功能，有興趣的讀者們參考學(xué)習(xí)下吧。2017-12-12
這篇文章主要介紹了Python如何優(yōu)雅獲取本機(jī)IP方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-11-11
在本篇文章里小編給大家整理的是關(guān)于python在不同條件下的輸入與輸出，有需要的朋友們可以學(xué)習(xí)下。2020-02-02
numpy中生成隨機(jī)數(shù)的幾種常用函數(shù)(小結(jié))
這篇文章主要介紹了numpy中生成隨機(jī)數(shù)的幾種常用函數(shù)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-08-08