对python3 一组数值的归一化处理方法详解
更新时间：2018年07月11日 11:21:34 作者：ZJE_ANDY
今天小编就为大家分享一篇对python3 一组数值的归一化处理方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
1、什么是归一化：
归一化就是把一组数（大于1）化为以1为最大值，0为最小值，其余数据按百分比计算的方法。如：1，2，3.，那归一化后就是：0，0.5，1
2、归一化步骤：
如：2，4，6
（1）找出一组数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）数组中每个数都减去最小值
2，4，6 变成 0，2，4
（3）再除去差值r
0，2，4 变成 0，0.5，1
就得出归一化后的数组了
3、用python 把一个矩阵中每列的数字归一化
import numpy as np def autoNorm(data): #传入一个矩阵 mins = data.min(0) #返回data矩阵中每一列中最小的元素，返回一个列表 maxs = data.max(0) #返回data矩阵中每一列中最大的元素，返回一个列表 ranges = maxs - mins #最大值列表 - 最小值列表 = 差值列表 normData = np.zeros(np.shape(data)) #生成一个与 data矩阵同规格的normData全0矩阵，用于装归一化后的数据 row = data.shape[0] #返回 data矩阵的行数 normData = data - np.tile(mins,(row,1)) #data矩阵每一列数据都减去每一列的最小值 normData = normData / np.tile(ranges,(row,1)) #data矩阵每一列数据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)) 打印结果： [[ 1. 0.66666667 1. ] [ 0. 0. 0. ] [ 0.5 1. 1. ]]
以上这篇对python3 一组数值的归一化处理方法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
这篇文章主要为大家详细介绍了python如何把嵌套列表转变成普通列表，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2018-03-03
这篇文章主要介绍了关于pandas的read_csv方法使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2025-04-04
Python作为一种广受欢迎的高级编程语言,不仅在基本语法上易于学习,还拥有强大的标准库和活跃的开发社区,本文详细介绍了Python从基础语法到高级应用的全面功能,并通过实际案例和代码示例展示了其在科学计算、Web开发、机器学习等多个领域的应用,需要的朋友可以参考下2024-09-09
Python实现删除当前目录下除当前脚本以外的文件和文件夹实例
这篇文章主要介绍了Python实现删除当前目录下除当前脚本以外的文件和文件夹的方法,涉及Python针对目录及文件的删除技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下2015-07-07
这篇文章主要介绍了python入门之算法学习,文中介绍的非常详细,对想要入门python的小伙伴们有很好地帮助,需要的朋友可以参考下2021-04-04
本文主要介绍了python双向队列deque的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2023-06-06
本篇文章给大家讲解一下如何用python3写出爬取B站视频弹幕的功能，有兴趣的读者们参考学习下吧。2017-12-12
这篇文章主要介绍了Python如何优雅获取本机IP方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-11-11
在本篇文章里小编给大家整理的是关于python在不同条件下的输入与输出，有需要的朋友们可以学习下。2020-02-02
这篇文章主要介绍了numpy中生成随机数的几种常用函数，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-08-08
最新评论