python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

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

 #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:

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呐喊教程。

声明:本文内容来源于网络,版权归原作者所有,内容由互联网用户自发贡献自行上传,本网站不拥有所有权,未作人工编辑处理,也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容,欢迎发送邮件至:notice#nhooo.com(发邮件时,请将#更换为@)进行举报,并提供相关证据,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。