python数据标准化
def datastandard():
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
x = np.array([
[ 1., -1., 2.],
[ 2., 0., 0.],
[ 0., 1., -1.]])
print('原始数据为:\n',x)
print('method1:指定均值方差数据标准化(默认均值0 方差 1):')
print('使用scale()函数 按列标准化')
x_scaled = preprocessing.scale(x)
print('标准化后矩阵为:\n',x_scaled,end='\n\n')
print('cur mean:', x_scaled.mean(axis=0), 'cur std:', x_scaled.std(axis=0))
print('使用scale()函数 按行标准化')
x_scaled = preprocessing.scale(x,axis=1)
print('标准化后矩阵为:\n',x_scaled,end='\n')
print('cur mean:', x_scaled.mean(axis=1), 'cur std:', x_scaled.std(axis=1))
print('\nmethod2:StandardScaler类,可以保存训练集中的参数')
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(x)
print('标准化前 均值方差为:',scaler.mean_,scaler.scale_)
print('标准化后矩阵为:\n',scaler.transform(x),end='\n\n')
print('***2.数据归一化,映射到区间[min,max]:')
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,10))
print(min_max_scaler.fit_transform(x))
if __name__ == '__main__':
datastandard()
结果如下:
原始数据为:
[[ 1. -1. 2.]
[ 2. 0. 0.]
[ 0. 1. -1.]]
method1:指定均值方差数据标准化(默认均值0 方差 1):
使用scale()函数 按列标准化
标准化后矩阵为:
[[ 0. -1.22474487 1.33630621]
[ 1.22474487 0. -0.26726124]
[-1.22474487 1.22474487 -1.06904497]]
cur mean: [ 0. 0. 0.] cur std: [ 1. 1. 1.]
使用scale()函数 按行标准化
标准化后矩阵为:
[[ 0.26726124 -1.33630621 1.06904497]
[ 1.41421356 -0.70710678 -0.70710678]
[ 0. 1.22474487 -1.22474487]]
cur mean: [ 1.48029737e-16 7.40148683e-17 0.00000000e+00] cur std: [ 1. 1. 1.]
method2:StandardScaler类,可以保存训练集中的参数
标准化前 均值方差为: [ 1. 0. 0.33333333] [ 0.81649658 0.81649658 1.24721913]
标准化后矩阵为:
[[ 0. -1.22474487 1.33630621]
[ 1.22474487 0. -0.26726124]
[-1.22474487 1.22474487 -1.06904497]]
***2.数据归一化,映射到区间[min,max]:
[[ 5. 0. 10. ]
[ 10. 5. 3.33333333]
[ 0. 10. 0. ]]
python 常用代码
# coding:utf8
'''
提取文档中含有某个字符的所有行,并打印出来
'''
file_path = 'E:/gengyanpeng/义乌调研资料/客运gyp资料/keyun-bi.sql'
fix_str = 'FROM'
def print_line(txt,fix_str):
lines = txt.split('\n')
for line in lines:
if fix_str in line:
print(line.strip())
with open(file_path,'r+',encoding='utf8') as f:
text = f.read()
print_line(text,fix_str)
python数据标准化的更多相关文章
- python 数据标准化
- python数据分析数据标准化及离散化详解
python数据分析数据标准化及离散化详解 本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容,供大家参考,具体内容如下 标准化 1.离差标准化 是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0 ...
- 数据标准化方法及其Python代码实现
数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法.标准差法).折线型方法(如三折线法).曲线型方法 ...
- 利用 pandas 进行数据的预处理——离散数据哑编码、连续数据标准化
数据的标准化 数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的 ...
- Python数据预处理:机器学习、人工智能通用技术(1)
Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术 白宁超 2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不 ...
- python data analysis | python数据预处理(基于scikit-learn模块)
原文:http://www.jianshu.com/p/94516a58314d Dataset transformations| 数据转换 Combining estimators|组合学习器 Fe ...
- sklearn5_preprocessing数据标准化
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...
- 转:数据标准化/归一化normalization
转自:数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法.离散参考[数据预处理:独热编码(One-Hot Encoding)]. 基础知识参考: [均值.方差与协方差矩 ...
- sklearn.preprocessing.StandardScaler数据标准化
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79463993 数据在前处理的时候,经常会涉及到数据标准化.将现有的数据通过某种 ...
随机推荐
- ZOJ 3814 Sawtooth Puzzle (2014年牡丹江赛区网络赛F题)
1.题目描写叙述:点击打开链接 2.解题思路:本题是一道隐式图的搜索题目.一般来说,这类题目首先要定义状态,接下来是弄清楚状态怎样转移,以及状态怎样判重,怎样推断当前状态是否和目标状态同样.至于求解最 ...
- MySQL:常见错误01
ylbtech-MySQL:常见错误01 1.返回顶部 1. [SQL]select * from product_product_tag aLEFT JOIN system_tag b on b.i ...
- 什么是 less? 如何使用 less?
什么是 Less? Less 是一门 CSS 预处理语言,它扩充了 CSS 语言,增加了诸如变量.混合(mixin).嵌套.函数等功能,让 CSS 更易编写.维护等. 本质上,Less 包含一套自定义 ...
- mybatis中if标签判断字符串相等问题
mybatis 映射文件中,if标签判断字符串sfyx变量是否是字符串Y的时候,发现并不管用: <if test="sfyx=='Y' "> and 1=1 </ ...
- 洛谷P3047 [USACO12FEB]Nearby Cows(树形dp)
P3047 [USACO12FEB]附近的牛Nearby Cows 题目描述 Farmer John has noticed that his cows often move between near ...
- C/C++中输入多组数据方法
--------开始-------- 对于刚开始学编程的人来说每次基本上就是一次数据输入,多次的话基本也是会给定一个数组的大小,但随着做刷算法题开始,题目有的会不直接告诉输入几组数据,基本输入都是多组 ...
- 微信公众号开发之文本消息自动回复,以及系统关注自动回复,php代码
以tshop为例 直接上代码: 企业 cc_wx_sys表为自建,存储系统消息的配置的 字段: id type key status <?php /** * tpshop * ========= ...
- mygenerator().next() AttributeError: 'generator' object has no attribute 'next'
def mygenerator(): print ("start ...") yield 5 mygenerator() print ("mygenerator():&q ...
- Mysql Workbench 执行sql语句删除数据时提示error code 1175
error code 1175是因为有安全模式限制 执行命令SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;之后可以进行操作
- Maya API编程快速入门
一.Maya API编程简介 Autodesk® Maya® is an open product. This means that anyone outside of Autodesk can ch ...