python - Sklearn 的 MinMaxScaler 只返回零

Question

我正在尝试使用 sklearn 中的 preprocessing 将一些数字缩放到 0 - 1 的范围内。这就是我所做的:

data = [44.645, 44.055, 44.54, 44.04, 43.975, 43.49, 42.04, 42.6, 42.46, 41.405]
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data_scaled = min_max_scaler.fit_transform([data])
print data_scaled

但是 data_scaled 只包含零。我究竟做错了什么？

Answer 1

当我尝试使用 sklearn.preprocessing 中的 MinMaxScaler 进行缩放时，我遇到了同样的问题。当我使用形状 numpy 数组作为列表时，Scaler 返回零，即 [1, n]，如下所示:

data = [[44.645, 44.055, 44.54, 44.04, 43.975, 43.49, 42.04, 42.6, 42.46, 41.405]]

我将数组的形状更改为 [n, 1]。在您的情况下，它需要以下内容

data = [[44.645], 
        [44.055], 
        [44.540], 
        [44.040], 
        [43.975], 
        [43.490], 
        [42.040], 
        [42.600], 
        [42.460], 
        [41.405]]

然后 MinMaxScaler 以正确的方式工作。