python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

花衰,有些事,你越是在乎,痛的就越厉害,放开了,看淡了,慢慢就淡化了。只是,我们总是事后才明白,懂生活,很难,会生活,更难。

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。

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