对python3 一组数值的归一化处理方法详解

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我们。

(0)

相关推荐

  • 基于数据归一化以及Python实现方式

    数据归一化: 数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权. 为什么要做归一化: 1)加快梯度下降求最优解的速度 如果两个特征的区间相差非常大,其所形成的等高线非常尖,很有可能走"之字型"路线(垂直等高线走),从而导致需要迭代很多次才能收敛. 2)有可能提高精度 一些分类器需要计算样本之间的距离,如果一个特征值域范围非常大,那么距离计算就主要取决于这个特征,从而与实际情况相悖(比如这时

  • 浅谈利用numpy对矩阵进行归一化处理的方法

    本文不讲归一化原理,只介绍实现(事实上看了代码就会懂原理),代码如下: def Normalize(data): m = np.mean(data) mx = max(data) mn = min(data) return [(float(i) - m) / (mx - mn) for i in data] 代码只有5行并不复杂,但是需要注意的一点是一定要将计算的均值以及矩阵的最大.最小值存为变量放到循环里,如果直接在循环里计算对应的值会造成归一化特别慢,笔者之前有过深切的酸爽体验-. 以上这篇

  • python numpy 按行归一化的实例

    如下所示: import numpy as np Z=np.random.random((5,5)) Zmax,Zmin=Z.max(axis=0),Z.min(axis=0) Z=(Z-Zmin)/(Zmax-Zmin) print(Z) 以上这篇python numpy 按行归一化的实例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我们.

  • Python数据预处理之数据规范化(归一化)示例

    本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化.分享给大家供大家参考,具体如下: 数据规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进行标准化(归一化)处理,将数据按照比例进行缩放,使之落入一个特定的区域,便于进行综合分析. 数据规范化方法主要有: - 最小-最大规范化 - 零-均值规范化 数据示例 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'normali

  • python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

    多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np #将csv文件导入矩阵当中 my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0) #将数据集进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(

  • 对python3 一组数值的归一化处理方法详解

    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

  • 对python3中, print横向输出的方法详解

    Python 2 : print打印的时候,如果结尾有逗号,打出来时候不会换行.但是在python3里面就不行了. Python3 : 3.0的print最后加个参数end=""就可以了 以上这篇对python3中, print横向输出的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我们.

  • Python3.6连接Oracle数据库的方法详解

    本文实例讲述了Python3.6连接Oracle数据库的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 下载cx_Oracle模块模块: https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle/5.2.1#downloads 这里下载的是源码进行安装 [root@oracle oracle]# tar xf cx_Oracle-5.2.1.tar.gz [root@oracle oracle]# cd cx_Oracle-5.2.1 [root@oracle cx_Oracle-5

  • python3正则模块re的使用方法详解

    一.正则 1.正则表达式定义 正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起(称为正则表达式)来描述字符或者字符串的方法.或者说:正则就是用来描述一类事物的规则.(在Python中)它内嵌在Python中,并通过 re 模块实现.正则表达式模式被编译成一系列的字节码,然后由用 C 编写的匹配引擎执行. 2.目的和特点 给定一个正则表达式和另一个字符串,我们可以达到如下的目的: 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑(称作"匹配"): 可以通过正则表达式,从字符串中获取我们想要的特定部分.

  • Windows下Python2与Python3两个版本共存的方法详解

    前言 一向用Python 3,最近研究微信公众号开发,各云平台只支持Python 2.7,想用其他版本需要自己搭建环境.而网上又搜不到Python 3开发微信公众号的资料.暂打算先使用Python 2.7,有空学习Docker后再迁移到Python 3. 安装Python 2.7后,本来在3.4下能正常使用的脚本无法运行.网上有的方法是把两个版本的主程序分别改名为python2和python3,人眼判断脚本,手输命令行执行脚本.像我这样喜欢双击.拖拽的懒人当然不会满足,找到了更智能的解决方案.

  • Python3内置模块之base64编解码方法详解

    概述 Base64 是网络上最常见的用于传输 8Bit 字节码的编码方式之一,Base64 就是一种基于 64 个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看 RFC2045 - RFC2049,上面有 MIME 的详细规范.Base64 编码是从二进制到字符的过程,可用于在 HTTP 环境下传递较长的标识信息.比如使二进制数据可以作为电子邮件的内容正确地发送,用作 URL 的一部分,或者作为 HTTP POST 请求的一部分. 即 base64 其实不能归属密码领域,作用也不是用于加密,它是一种编

  • C# 删除数组内的某个值、一组值方法详解

    最近优化了一个权限校验的功能,之前每次其他系统在获取各自系统的权限配置时,sso都去找到本地对应的权限文件读取解析一次. 这种设计虽然可以实现功能,但是这种反复去读取的策略并不经济,尤其在高并发的情况下更可能会成为性能瓶颈. 于是我对这块业务进行了优化,而在优化的过程中针对如何去除数组内的某些参数试验了一些写法,下面记录我认为比较优雅的写法. 首先讲下场景,设计多系统的权限统一由sso控制,那么每次用户登录其他系统后需要向sso请求"用户在该系统已有的权限"或"该用户当前是否

  • Python3日期与时间戳转换的几种方法详解

    日期和时间的相互转换可以利用Python内置模块 time 和 datetime 完成,且有多种方法供我们选择,当然转换时我们可以直接利用当前时间或指定的字符串格式的时间格式. 获取当前时间转换 我们可以利用内置模块 datetime 获取当前时间,然后将其转换为对应的时间戳. import datetime import time # 获取当前时间 dtime = datetime.datetime.now() un_time = time.mktime(dtime.timetuple())

  • 对python3 Serial 串口助手的接收读取数据方法详解

    其实网上已经有许多python语言书写的串口,但大部分都是python2写的,没有找到一个合适的python编写的串口助手,只能自己来写一个串口助手,由于我只需要串口能够接收读取数据就可以了,故而这个串口助手只实现了数据的接收读取. 创建串口助手首先需要创建一个类,重构类的实现过程如下: #coding=gb18030 import threading import time import serial class ComThread: def __init__(self, Port='COM3

  • 对Python3使运行暂停的方法详解

    在Python3中已经有很大一部分语句与Python2不互通了,运行暂停的方法也有所不同. 1.input(); 这种方法不用包含模块,因此这也是最常用的一种暂停手段. Python2中的raw_input()和input()语句在Python3中已经被合并到input()中. 2.os.system("pause"); 这种方法需要包含os模块(import os),在windows下IDLE运行会弹出cmd命令行, 进行暂停操作,直接运行.py文件会直接在命令行中暂停. 3.tim

随机推荐

其他