python數據歸一化代碼，python 歸一化還原_對python3 一組數值的歸一化處理方法詳解

1、什么是歸一化：

歸一化就是把一組數(大于1)化為以1為最大值，0為最小值，其余數據按百分比計算的方法。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)找出一組數里的最小值和最大值，然后就算最大值和最小值的差值

python數據歸一化代碼、min = 2； max = 6； r = max - min = 4

(2)數組中每個數都減去最小值

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組了

三種歸一化方法，3、用python 把一個矩陣中每列的數字歸一化 import numpy as np

def autoNorm(data): #傳入一個矩陣

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)) #生成一個與 data矩陣同規格的normData全0矩陣，用于裝歸一化后的數據

python數據分析從入門到精通，row = data.shape[0] #返回 data矩陣的行數

normData = data - np.tile(mins,(row,1)) #data矩陣每一列數據都減去每一列的最小值

normData = normData / np.tile(ranges,(row,1)) #data矩陣每一列數據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))

python縱向拼接數據，打印結果：

[[ 1. 0.66666667 1. ]

[ 0. 0. 0. ]

[ 0.5 1. 1. ]]

以上這篇對python3 一組數值的歸一化處理方法詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持聚米學院。