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python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-27 22:32:09 25 4
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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 。

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#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( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize = scaler.transform(my_matrix)
 
  #最后的my_matrix_normorlize 实现了归一化my_matrix_normorlize

完整未解释代码:

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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
my_matrix = np.loadtxt( open ( "xxxx.csv" ),delimiter = "," ,skiprows = 0 )
scaler = MinMaxScaler( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize = scaler.transform(my_matrix)

以上这篇python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)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.

原文链接:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/79556009 。

最后此篇关于python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

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