python 實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)集的歸一化的方法(0-1之間)

更新時(shí)間：2018年07月17日 16:24:20 作者：DeepRunning

今天小編就為大家分享一篇python 實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)集的歸一化的方法(0-1之間)，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(guò)來(lái)看看吧

多數(shù)情況下，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

 #首先，引入兩個(gè)庫(kù) ，numpy,sklearn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
 #將csv文件導(dǎo)入矩陣當(dāng)中
my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)
 #將數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理
scaler = MinMaxScaler( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

 #最后的my_matrix_normorlize 實(shí)現(xiàn)了歸一化my_matrix_normorlize

完整未解釋代碼：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)
scaler = MinMaxScaler( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

以上這篇python 實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)集的歸一化的方法(0-1之間)就是小編分享給大家的全部?jī)?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。

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