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  • 本篇文章给大家分享的内容是python归一化多维数组的方法 ,具有一定的参考价值,有需要的朋友参考一下今天遇到需要归一化多维数组的问题,但是在网上查阅了很多资料都是归一化数组的一行或者一列,对于怎么归一化一...

    本篇文章给大家分享的内容是python归一化多维数组的方法 ,具有一定的参考价值,有需要的朋友参考一下

    今天遇到需要归一化多维数组的问题,但是在网上查阅了很多资料都是归一化数组的一行或者一列,对于怎么归一化一个多维数组的资料比较少,可是在tensorflow中为了训练神经网络常常需要用到多维数据。因此归一化多维数组非常有必要。

    在查阅了大量资料之后发现在sklearn库中的preprocessing可以直接归一化多维数组。

    1、使用sklearn.preprocessing.scale()函数,对给定数据进行标准化:具体公式是(x - mean)/std。其含义是:对每一列的数据减去这一列的均值,然后除以这一列数据的标准差。最终得到的数据都在0附近,方差为1。具体程序示例如下:from sklearn import preprocessing

    data_normal = preprocessing.scale(data)#data是多维数据

    2、使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类,这个类可以计算每一列数据的均值和方差,并根据均值和方差直接把原始数据归一化。简单示例如下:from sklearn import preprocessing

    #计算原始数据每行和每列的均值和方差,data是多维数据

    scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(data)

    #得到每列的平均值,是一维数组

    mean = scaler.mean_

    #得到每列的标准差,是一维数组

    std = scaler.std_

    #标准化数据

    data_nomal = scaler.transform(data)

    #可以直接使用训练集对测试集数据进行转换

    scaler.transform([[-1., 1., 0.]])

    3、sklearn.preprocessing.MinMaxScaler类把数据缩放到一个指定的范围。具体示例如下:from sklearn import preprocessing

    min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

    #标准化训练集数据

    data_train_nomal = min_max_scaler.fit_transform(data_train)

    #对测试集数据进行相同的归一化处理

    data_test_minmax = min_max_scaler.transform(data_test)

    #获取缩放因子属性,结果是一维数组

    min_max_scaler.scale_

    min_max_scaler.min_

    4、附sklearn.preprocessing还可以做正则化

    (1)preprocessing.normalize()对数据做正则化转换data_normalized = preprocessing.normalize(data, norm='l2')

    (2)preprocessing.Normalizer()先拟合数据再对数据进行正则化变换normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(data) #拟合原始数据,data是多维数组

    normalizer.transform(data) #正则化

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  • python 归一化

    2018-11-14 16:48:42
    有现成的工具, # 有目标数组x from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() x= scaler.fit_transform(x) 即可把数组x中的值归一化

    有现成的工具,

    # 有目标数组x
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    scaler = MinMaxScaler()
    x= scaler.fit_transform(x)
    

    即可把数组x中的值归一化。

    展开全文
  • 0的任何次方等于11的任何次方等于1所以规划可以去掉image=(image+1)/257这个部分就需要17ms,p100机器上:start=time.time()inp_image = ((inp_image / 255. - self.mean) / self.std).astype(np.float32)images =...

    0的任何次方等于1

    1的任何次方等于1

    所以规划化可以去掉

    image=(image+1)/257

    这个部分就需要17ms,p100机器上:

    start=time.time()

    inp_image = ((inp_image / 255. - self.mean) / self.std).astype(np.float32)

    images = inp_image.transpose(2, 0, 1).reshape(1, 3, inp_height, inp_width)

    print("guiyihua",time.time()-start)

    归一化,这个不支持图像

    def Normalize(data):

    m = np.mean(data)

    mx = max(data)

    mn = min(data)

    return [(float(i) - m) / (mx - mn) for i in data]

    data=[1,255,2,23,150]

    print(Normalize(data))

    减均值,除以标准差

    from sklearn import preprocessing

    import numpy as np

    # X = np.array([1,255,35])

    X_scaled = preprocessing.scale(data)

    print(X_scaled)

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  • 一、定义归一化方法有两种形式,一种是把数变为(0,1)之间的小数,一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速。二、目的不同评价指标往往...

    一、定义

    归一化方法有两种形式,一种是把数变为(0,1)之间的小数,一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速。

    二、目的

    不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。其具体针对的是奇异样本数据,奇异样本数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量,如[0.34,0.51,0.44,222][0.34,0.51,0.44,128]中最后一列元素就是奇异样本数据。

    三、常见标准化方法

    1.最大-最小标准化映射到区间[0,1]

    2.Z-score标准化结果聚集在0附近方差为1

    四、矩阵的归一化

    矩阵的列归一化,就是将矩阵每一列的值,除以每一列所有元素平方和的绝对值,这样做的结果就是,矩阵每一列元素的平方和为1了。

    五、python归一化

    其中参数axis=0表示列也是跨行的意思axis=1表示行也是跨列的意思

    fromsklearn.preprocessingimportnormalize

    data=np.array([

    [1000,10,0.5],

    [765,5,0.35],

    [800,7,0.09],])

    data=normalize(data,axis=0,norm='max')

    print(data)

    >>[[1.1.1.]

    [0.7650.50.7]

    [0.80.70.18]]

    参考:

    展开全文
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    千次阅读 2019-06-06 16:23:39
    python归一化多维数组的方法 原创2018-04-09 11:38:10 01446 本篇文章给大家分享的内容是python归一化多维数组的方法 ,具有一定的参考价值,有需要的朋友参考一下 今天遇到需要归一化多维数组的问题...
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    2020-06-25 09:39:50
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