使用python怎么实现数据归一化-创新互联
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也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下：
其中max为样本数据的大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
min-max标准化python代码如下：
import numpy as np arr = np.asarray([0, 10, 50, 80, 100]) for x in arr: 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：
1、对于方差非常小的属性可以增强其稳定性；
2、维持稀疏矩阵中为0的条目。
下面将数据缩至0-1之间，采用MinMaxScaler函数
from sklearn import preprocessing import numpy as np X = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minMax = min_max_scaler.fit_transform(X)
最后输出：
array([[ 0.5 , 0. , 1. ],
[ 1. , 0.5 , 0.33333333],
[ 0. , 1. , 0. ]])
测试用例：
注意：这些变换都是对列进行处理。
当然，在构造类对象的时候也可以直接指定大最小值的范围：feature_range=(min, max)，此时应用的公式变为：
X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0)) X_minmax=X_std/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0))+X.min(axis=0))
Z-score标准化方法
也称为均值归一化(mean normaliztion)， 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。转化函数为：
其中 μμ 为所有样本数据的均值，σσ为所有样本数据的标准差。
import numpy as np arr = np.asarray([0, 10, 50, 80, 100]) for x in arr: x = float(x - arr.mean())/arr.std() print x # output # -1.24101045599 # -0.982466610991 # 0.0517087689995 # 0.827340303992 # 1.34442799399
python有哪些常用库
python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
上述就是小编为大家分享的使用python怎么实现数据归一化了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
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