这篇文章主要介绍了python怎么实现对数据集的归一化的方法,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
python的五大特点:1.简单易学,开发程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象,与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性,Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性,Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源,Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
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)
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