缩放_缩放矩阵 - CSDN
  • HTML 整体缩放

    万次阅读 2019-05-06 14:25:28
    最近用到web 控件加载网页需要缩放问题,由于控件比较旧,所以只能从html 入手;html 页面缩放主要有两种,IE 可...} 这个是从中心点缩放,所以需要配合另外一个属性使用 以下是样例 ZOOM,应该只支持IE : <...

       最近用到web 控件加载网页需要缩放问题,由于控件比较旧,所以只能从html 入手;html 页面缩放主要有两种,IE 可使用 CSS body{zoom:1.2;} 或者微软相关的控件支持,包括BCB 。其它 浏览器可使用 body{transform: scale(1.2);} 这个是从中心点缩放,所以需要配合另外一个属性使用

    以下是样例 ZOOM,应该只支持IE :

     

    <html>
    <head>
    
    <style type="text/css">body {zoom:1.5;}</style>
    
    </head>
    
    <body>
    
    <h1>这是标题 1</h1>
    <h2>这是标题 2</h2>
    <p>这是段落</p>
    <p class="no2">这个段落设置了内边距。</p>
    
    </body>
    </html>

     

     

     

     

     

    其它浏览器可使用 transform 例:

     

    <html>
    <head>
    
    <style type="text/css">
    
    body {transform: scale(1.5) translate(200px, 100px); }
     
    </style>
    
    </head>
    
    <body>
    
    <h1>这是标题 1</h1>
    <h2>这是标题 2</h2>
    <p>这是段落</p>
    <p class="no2">这个段落设置了内边距。</p>
    
    </body>
    </html>
    

     

     

     

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  • 页面缩放

    2019-07-19 14:34:09
    之前写移动端页面时,突然出现ios和安卓页面显示不一致的问题,在ios系统上,页面字体,输入框等变得特别小,是使用iframe打开页面的,刚开始以为是打开方式的问题,后来对比其他页面看了一下,才发现是meta的问题,...

    之前写移动端页面时,突然出现ios和安卓页面显示不一致的问题,在ios系统上,页面字体,输入框等变得特别小,是使用iframe打开页面的,刚开始以为是打开方式的问题,后来对比其他页面看了一下,才发现是meta的问题,移动端加上 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no">就可以了。

    • width - viewport的宽度 height - viewport的高度
    • initial-scale - 初始的缩放比例
    • minimum-scale - 允许用户缩放到的最小比例
    • maximum-scale - 允许用户缩放到的最大比例
    • user-scalable - 用户是否可以手动缩放

    移动端页面meta

    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no">
    <meta name="format-detection" content="telephone=no">
    

    PC端meta

    <meta charset="utf-8">
    <meta name="keywords" content="your keywords">
    <meta name="description" content="your description">
    <meta name="author" content="author,email address">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=Edge,chrome=1">
    
    
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  • 软件高分辨率缩放问题

    千次阅读 2019-05-30 10:00:22
    软件高分辨率缩放问题解决 PS:原本是为了解决Unity的缩放问题,在unity2018.2中已解决缩放分辨率的问题 对于2k+的显示器,系统有时缩放有问题,以下为解决方案 一、win10系统设置 win10会有自带的高分辨率缩放...

                                        软件高分辨率缩放问题解决

     

    PS:原本是为了解决Unity的缩放问题,在unity2018.2中已解决缩放分辨率的问题

    对于2k+的显示器,系统有时缩放有问题,以下为解决方案

    一、win10系统设置

    win10会有自带的高分辨率缩放,在桌面右键显示设置-显示-缩放与布局中,自动显示的当前推荐的缩放大小

    在高级缩放设置中,开启修复应用缩放

    二、单应用修改缩放

    新版win10右键点击应用-属性-兼容性中,点击更改高DPI设置

    再勾选高DPI缩放替代-选择应用程序,确定即可

    旧版win10直接点击高dpi是禁用缩放

    三、第三方软件缩放

    使用以上方法有时会遇见软件缩放或大或小问题(吐槽下Unity)(2019.5.30更新,Unity2018已修复该问题),只能使用第三方软件,推荐使用 Sizer软件,大家有其他软件也可自行选择分辨率

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  • 数据缩放方法总结

    千次阅读 2018-08-12 10:15:22
    一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 标准分数(standard score)也叫z分数(z-score),是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。用公式表示为:z=(x-μ)/σ。其中x为某一具体分数,μ为平均数,σ为...

     

    一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放

    标准分数(standard score)也叫z分数(z-score),是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。用公式表示为:z=(x-μ)/σ。其中x为某一具体分数,μ为平均数,σ为标准差。

    Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离,是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数,反之则为正数。

    标准分数的作用和特点:
    标准分数可以回答这样一个问题:"一个给定分数距离平均数多少个标准差?"在平均数之上的分数会得到一个正的标准分数,在平均数之下的分数会得到一个负的标准分数。

    标准分数是一种可以看出某分数在分布中相对位置的方法。标准分数能够真实的反应一个分数距离平均数的相对标准距离。如果我们把每一个分数都转换成标准分数,那么每一个标准分数会以标准差为单位表示一个具体分数到平均数的距离或离差。将成正态分布的数据中的原始分数转换为标准分数,我们就可以通过查阅标准分数在正态曲线下面积的表格来得知平均数与标准分数之间的面积,进而得知原始分数在数据集合中的百分等级。[1]


    一个数列的各标准分数的平方和等于该数列数据的个数,并且标准分数的标准差和方差都为1。

    例如:某中学高(1)班期末考试,已知语文期末考试的全班平均分为73分,标准差为7分,甲得了78分;数学期末考试的全班平均分为80分,标准差为6.5分,甲得了83分。甲哪一门考试成绩比较好?


    因为两科期末考试的标准差不同,因此不能用原始分数直接比较。需要将原始分数转换成标准分数,然后进行比较。


    Z(语文)=(78-73)/7=0.71 Z(数学)=(83-80)/6.5=0.46  甲的语文成绩在其整体分布中位于平均分之上0.71个标准差的地位,他的数学成绩在其整体分布中位于平均分之上0.46个标准差的地位。由此可见,甲的语文期末考试成绩优于数学期末考试成绩。

    由于标准分数不仅能表明原始分数在分布中的地位,它还是以标准差为单位的等距量表,故经过把原始分数转化为标准分数,可以在不同分布的各原始分数之间进行比较。

     

    特点:

    (1)样本平均值为0,方差为1;

    (2)区间不确定,处理后各指标的最大值、最小值不相同;

    (3)对于指标值恒定的情况不适用;
    (4)对于要求标准化后数据 大于0 的评价方法(如几何加权平均法)不适用。

     

    实现时,有两种不同的方式:

    • 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化。

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    >>> from sklearn import preprocessing

    >>> import numpy as np

    >>> X = np.array([[ 1., -1.,  2.],

    ...               [ 2.,  0.,  0.],

    ...               [ 0.,  1., -1.]])

    >>> X_scaled = preprocessing.scale(X)

     

    >>> X_scaled                                         

    array([[ 0.  ..., -1.22...,  1.33...],

           [ 1.22...,  0.  ..., -0.26...],

           [-1.22...,  1.22..., -1.06...]])

     

    >>>#处理后数据的均值和方差

    >>> X_scaled.mean(axis=0)

    array([ 0.,  0.,  0.])

     

    >>> X_scaled.std(axis=0)

    array([ 1.,  1.,  1.])

    • 使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类,使用该方法的好处在于可以保存训练集中的参数(均值、方差)直接使用其对象转换测试集数据。

    • 仔细阅读官方文档发现,fit方法是用于从一个训练集中学习模型参数,其中就包括了归一化时用到的均值,标准偏差。fit_transform()就很高效的将模型训练和转化合并到一起,训练样本先做fit,得到mean,standard deviation,然后将这些参数用于transform(归一化训练数据),使得到的训练数据是归一化的,而测试数据只需要在原先得到的mean,std上来做归一化就行了,所以用transform就行了。

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    >>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)#fit 是提取员训练数据中的统计特征(均值、标准差)

     

     

      >>>scaler

    StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)

     

    >>> scaler.mean_                                     

    array([ 1. ...,  0. ...,  0.33...])

     

    >>> scaler.std_                                      

    array([ 0.81...,  0.81...,  1.24...])

     

    >>> scaler.transform(X)                              

    array([[ 0.  ..., -1.22...,  1.33...],

           [ 1.22...,  0.  ..., -0.26...],

           [-1.22...,  1.22..., -1.06...]])

     

     

    >>>#可以直接使用训练集对测试集数据进行转换

    >>> scaler.transform([[-1.1., 0.]])               

    array([[-2.44...,  1.22..., -0.26...]])

     

    二、将属性缩放到一个指定范围

    除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。

    使用这种方法的目的包括:

    1、对于方差非常小的属性可以增强其稳定性。

    2、维持稀疏矩阵中为0的条目。

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    >>> X_train = np.array([[ 1., -1.2.],

    ...                     [ 2.0.0.],

    ...                     [ 0.1., -1.]])

    ...

    >>> min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

    >>> X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train)

    >>> X_train_minmax

    array([[ 0.5       0.        1.        ],

           [ 1.        0.5       0.33333333],

           [ 0.        1.        0.        ]])

     

    >>> #将相同的缩放应用到测试集数据中

    >>> X_test = np.array([[ -3., -1.4.]])

    >>> X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test)

    >>> X_test_minmax

    array([[-1.5       0.        1.66666667]])

     

     

    >>> #缩放因子等属性

    >>> min_max_scaler.scale_                            

    array([ 0.5       0.5       0.33...])

     

    >>> min_max_scaler.min_                              

    array([ 0.        0.5       0.33...])

    当然,在构造类对象的时候也可以直接指定最大最小值的范围:feature_range=(min, max),此时应用的公式变为:

     

    X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0))

    X_scaled=X_std/(max-min)+min

     

    三、正则化(Normalization)

    正则化的过程是将每个样本缩放到单位范数(每个样本的范数为1),如果后面要使用如二次型(点积)或者其它核方法计算两个样本之间的相似性这个方法会很有用。

    Normalization主要思想是对每个样本计算其p-范数,然后对该样本中每个元素除以该范数,这样处理的结果是使得每个处理后样本的p-范数(l1-norm,l2-norm)等于1。

                 p-范数的计算公式:||X||p=(|x1|^p+|x2|^p+...+|xn|^p)^1/p

    该方法主要应用于文本分类和聚类中。例如,对于两个TF-IDF向量的l2-norm进行点积,就可以得到这两个向量的余弦相似性。

    1、可以使用preprocessing.normalize()函数对指定数据进行转换:

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    >>> X = [[ 1., -1.2.],

    ...      [ 2.0.0.],

    ...      [ 0.1., -1.]]

    >>> X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm='l2')

     

    >>> X_normalized                                     

    array([[ 0.40..., -0.40...,  0.81...],

           [ 1.  ...,  0.  ...,  0.  ...],

           [ 0.  ...,  0.70..., -0.70...]])

     

    2、可以使用processing.Normalizer()类实现对训练集和测试集的拟合和转换:

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    >>> normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(X)  # fit does nothing

    >>> normalizer

    Normalizer(copy=True, norm='l2')

     

    >>>

    >>> normalizer.transform(X)                           

    array([[ 0.40..., -0.40...,  0.81...],

           [ 1.  ...,  0.  ...,  0.  ...],

           [ 0.  ...,  0.70..., -0.70...]])

     

    >>> normalizer.transform([[-1.1., 0.]])            

    array([[-0.70...,  0.70...,  0.  ...]])

     

    补充:

    本文内容参考标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放

    Z-SCORE

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