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这篇CFSDN的博客文章python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
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
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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)
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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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