详解python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化


Posted in Python onJuly 17, 2019

在机器学习过程中,对数据的处理过程中,常常需要对数据进行归一化处理,下面介绍(0, 1)标准化的方式,简单的说,其功能就是将预处理的数据的数值范围按一定关系“压缩”到(0,1)的范围类。

通常(0, 1)标注化处理的公式为:

详解python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化

即将样本点的数值减去最小值,再除以样本点数值最大与最小的差,原理公式就是这么基础。

下面看看使用python语言来编程实现吧

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def noramlization(data):
  minVals = data.min(0)
  maxVals = data.max(0)
  ranges = maxVals - minVals
  normData = np.zeros(np.shape(data))
  m = data.shape[0]
  normData = data - np.tile(minVals, (m, 1))
  normData = normData/np.tile(ranges, (m, 1))
  return normData, ranges, minVals


x = np.array([[78434.0829, 26829.86612], [78960.4042, 26855.13451], [72997.8308, 26543.79201],
       [74160.2849, 26499.56629], [75908.5746, 26220.11996], [74880.6989, 26196.03995],
       [74604.7169, 27096.87862], [79547.6796, 25986.68579], [74997.7791, 24021.50132],
       [74487.4915, 26040.18441], [77134.2636, 24647.274],  [74975.2792, 24067.31441],
       [76013.5305, 24566.02273], [79191.518, 26840.29867], [80653.4589, 25937.22248],
       [79185.9935, 26996.18228], [74426.881, 24227.71439], [73246.4295, 26561.59268],
       [77963.1478, 25580.05298], [74469.8778, 26082.15448], [81372.3787, 26649.69232],
       [76826.8262, 24549.77367], [77774.2608, 25999.96037], [79673.1361, 25229.04353],
       [75251.7951, 24902.72185], [78458.073, 23924.15117], [82247.5439, 29671.33493],
       [82041.2247, 27903.34268], [80083.2029, 28692.35517], [80962.0043, 28519.81002],
       [79799.8328, 28740.27736], [80743.9947, 28862.75402], [80888.449, 29724.53706],
       [81768.4638, 30180.20618], [80283.8783, 30417.55057], [79460.7078, 29092.52867],
       [75514.1202, 28071.73721], [80595.5945, 30292.25917], [80750.4876, 29651.32254],
       [80020.662, 30023.70025], [82992.3395, 29466.83067], [80185.5946, 29943.15481],
       [81854.6163, 29846.18257], [81526.4017, 30218.27078], [79174.5312, 29960.69999],
       [78112.3051, 26467.57545], [80262.4121, 29340.23218], [81284.9734, 28257.71529],
       [81928.9905, 28752.84811], [80739.2727, 29288.85126], [83135.3435, 30223.4974],
       [83131.8223, 29049.10112], [82549.9076, 28910.15209], [81574.0822, 28326.55367],
       [80507.399, 28553.56851], [82956.2103, 29157.62372], [81909.7132, 29359.24497],
       [80893.5603, 29326.64155], [82520.1272, 30424.96703], [82829.8548, 31062.24418],
       [80532.1495, 29198.10407], [80112.7963, 29143.47905], [81175.0882, 28443.10574]])

newgroup, _, _ = noramlization(x)
newdata = newgroup
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], marker='*', c='r', s=24)
plt.show()
print(len(x[:, 0]))
print(len(x[:, 1]))
print(newdata)

将数据进行归一化处理后,并使用matplotlib绘制出处理后的散点图分布如下:

详解python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化

可以看到数据的数值范围均为(0,1)之间了

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
python 图片验证码代码
Dec 07 Python
极简的Python入门指引
Apr 01 Python
在Python的Django框架中simple-todo工具的简单使用
May 30 Python
Python中的推导式使用详解
Jun 03 Python
使用Python编写简单的端口扫描器的实例分享
Dec 18 Python
asyncio 的 coroutine对象 与 Future对象使用指南
Sep 11 Python
Python线上环境使用日志的及配置文件
Jul 28 Python
Python关于__name__属性的含义和作用详解
Feb 19 Python
Python列表倒序输出及其效率详解
Mar 04 Python
idea2020手动安装python插件的实现方法
Jul 17 Python
Matplotlib绘制混淆矩阵的实现
May 27 Python
Python制作表白爱心合集
Jan 22 Python
简单了解django索引的相关知识
Jul 17 #Python
python实现连连看辅助(图像识别)
Mar 25 #Python
Django中多种重定向方法使用详解
Jul 17 #Python
200行python代码实现2048游戏
Jul 17 #Python
Django后端接收嵌套Json数据及解析详解
Jul 17 #Python
Python制作微信好友背景墙教程(附完整代码)
Jul 17 #Python
python代码编写计算器小程序
Mar 30 #Python
You might like
PHP编码规范的深入探讨
2013/06/06 PHP
Laravel 5.1 框架Blade模板引擎用法实例分析
2020/01/04 PHP
CL vs ForZe BO5 第一场 2.13
2021/03/10 DOTA
Javascript 设计模式(二) 闭包
2010/05/26 Javascript
jquery插件制作 表单验证实现代码
2012/08/17 Javascript
jquery用offset()方法获得元素的xy坐标
2014/09/06 Javascript
innerHTML在IE中报错解决方案
2014/12/15 Javascript
angular.bind使用心得
2015/10/26 Javascript
jQuery 1.9.1源码分析系列(十四)之常用jQuery工具
2015/12/02 Javascript
JQuery标签页效果实例详解
2015/12/24 Javascript
jquery实现全选和全不选功能效果的实现代码【推荐】
2016/05/05 Javascript
Jquery组件easyUi实现选项卡切换示例
2016/08/23 Javascript
JavaScript实现事件的中断传播和行为阻止方法示例
2017/01/20 Javascript
干货!教大家如何选择Vue和React
2017/03/13 Javascript
Node.js 8 中的 util.promisify的详解
2017/06/12 Javascript
微信小程序模板(template)使用详解
2018/01/31 Javascript
mpvue中使用flyjs全局拦截的实现代码
2018/09/13 Javascript
nodejs微信开发之接入指南
2019/03/17 NodeJs
vue绑定数字类型 value为数字的实例
2020/08/31 Javascript
Python3+django2.0+apache2+ubuntu14部署网站上线的方法
2018/07/07 Python
Python下简易的单例模式详解
2019/04/08 Python
python 随机生成10位数密码的实现代码
2019/06/27 Python
Python中正反斜杠(‘/’和‘\’)的意义与用法
2019/08/12 Python
PyCharm无法引用自身项目解决方式
2020/02/12 Python
使用 Python 在京东上抢口罩的思路详解
2020/02/27 Python
解决jupyter notebook import error但是命令提示符import正常的问题
2020/04/15 Python
Python如何实现Paramiko的二次封装
2021/01/30 Python
美国学校用品、教室和教学商店:Discount School Supply
2018/04/04 全球购物
苏格兰领先的多渠道鞋店:Begg Shoes
2019/10/22 全球购物
Yahoo-PHP面试题4
2012/05/05 面试题
清洁工岗位职责
2014/01/29 职场文书
党的生日活动方案
2014/08/15 职场文书
竞选班干部演讲稿300字
2014/08/20 职场文书
2014年应急工作总结
2014/12/11 职场文书
4S店客服专员岗位职责
2015/04/07 职场文书
2015年行风建设工作总结
2015/05/15 职场文书