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  • 主要介绍了python数据归一化及三种方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 主要介绍了python实现几种归一化方法(Normalization Method),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 1.1.定义:归一化把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。 1.2.优点:归一化使数据有可比性,同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系 转换成标准模式,防止仿射变换的影响。 ...
  • python 归一化使用

    2021-11-19 10:34:10
    导入包: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 定义归一化对象: scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) #将数据归一到0到1,可以...mydata = scaler.inverse_transform(mydata) #反归一化

    导入包:

    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    

    定义归一化对象:

    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))  #将数据归一到0到1,可以根据数据特点归一到-1到1

    归一化数据:

    mydata = scaler.fit_transform(mydata)  #归一化

    经过计算之后,反归一化

    mydata = scaler.inverse_transform(mydata)  #反归一化

     注意事项:

        原始数据归一化之后,然后进行模型计算,将计算结果反归一化时,要保证与原始数据具有相同的列数,并且计算结果的每列数据要与原始数据的列数一一对应

    归一化保存与加载链接:

    python 归一化保存与加载_wh来啦的博客-CSDN博客

    归一化作用:

       忽略数据本身的属性,例如大小,长度。重视数据与数据之间的联系,例如相对长度,相对大小

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  • python归一化处理

    2020-12-22 15:37:59
    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:

    https://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44664205 归一化含义

    https://blog.csdn.net/lyhope9/article/details/82778459python 处理归一化

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  • python归一化和反归一化

    万次阅读 多人点赞 2019-07-17 21:19:17
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ...# 归一化 train_label = mm.fit_transform(train_data) # 反归一化 predict_value = mm.inverse_transform(predict_value) 此外,也可以用 from sklearn...
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    
    mm = MinMaxScaler()
    
    # 归一化
    train_label = mm.fit_transform(train_data)
    
    # 反归一化
    predict_value = mm.inverse_transform(predict_value)

    此外,也可以用 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 进行标准化。

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  • 主要介绍了详解python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • Python归一化tif文件

    2020-06-25 09:39:50
    Python归一化tif文件 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # @Time : 2019/6/25 10:39 # @Author : wangyu # @File : Duo.py # @Software: PyCharm import os import numpy as np from osgeo import ...

    Python归一化tif文件

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    # @Time    : 2019/6/25 10:39
    # @Author  : wangyu
    # @File    : Duo.py
    # @Software: PyCharm
    import os
    import numpy as np
    from osgeo import gdal
    import glob
    import datetime
    
    # 读图像文件
    def read_img(filename):
        dataset = gdal.Open(filename)  # 打开文件
        im_width = dataset.RasterXSize  # 栅格矩阵的列数
        im_height = dataset.RasterYSize  # 栅格矩阵的行数
        im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()  # 仿射矩阵
        im_proj = dataset.GetProjection()  # 地图投影信息
        im_data = dataset.ReadAsArray(0, 0, im_width, im_height).astype(np.float)  # 将数据写成数组,对应栅格矩阵
        del dataset  # 关闭对象,文件dataset
        return im_proj, im_geotrans, im_data, im_height, im_width
    
    def write_img(filename, im_proj, im_geotrans, im_data):
        # gdal数据类型包括
        # gdal.GDT_Byte,
        # gdal .GDT_UInt16, gdal.GDT_Int16, gdal.GDT_UInt32, gdal.GDT_Int32,
        # gdal.GDT_Float32, gdal.GDT_Float64
    
        # 判断栅格数据的数据类型
        if 'int8' in im_data.dtype.name:
            datatype = gdal.GDT_Byte
        elif 'int16' in im_data.dtype.name:
            datatype = gdal.GDT_UInt16
        else:
            datatype = gdal.GDT_Float32
    
        # 判读数组维数
        if len(im_data.shape) != 1:
            im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
        else:
            im_bands, (im_height, im_width) = 1, im_data.shape
    
        # 创建文件
        driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")  # 数据类型必须有,因为要计算需要多大内存空间
        dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)
    
        dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数
        dataset.SetProjection(im_proj)  # 写入投影
        if im_bands == 1:
            dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data)  # 写入数组数据
        else:
            for i in range(im_bands):
                dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])
        del dataset
    def Nor(path):
        starttime = datetime.datetime.now()
        print('Normalization开始>>>')
        for filename in glob.glob(path):
            a, b = os.path.split(filename)
            bandname = b[9:24]
            print(bandname,'开始>>>>')
            substarttime = datetime.datetime.now()
            proj, geotrans, values, row1, column1 = read_img(filename)
            for i in range(6):  # 对每个图层进行归一化
                a=np.min(minvalues)
                b = np.max(values[i])
                values[i] = np.where(values[i] < minlist[i], 0, (values[i] - a) / (b - a))
            write_img(r'F:\SJP\test\G' + bandname+'.tif', proj, geotrans, values)
            subendtime = datetime.datetime.now()-substarttime
            print (bandname,'结束,一副影像耗费时间:',subendtime)
        endtime = datetime.datetime.now()-starttime
        print('Normalization结束,花费时间:',endtime )
    if __name__=='__main__':
        Nor(r'F:\SJP\RC\112025_19840920__rad.tif')
    

     

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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
  • 图像归一化,就是(数值-min)/(max-min),把结果都划归到0-1范围,便于不同变量之间的比较,取消...我们利用python的arcpy包对栅格数据批量归一化,而且再保证属性中没有最大值和最小值信息的情况下也能实现归一化计算。
  • python归一化、标准化模型保存与加载,python归一化、标准化模型保存与加载
  • Python 归一化图片数据

    千次阅读 2020-06-17 15:25:07
    x_data = img.astype('f') x_data /= 255 x_data -= 0.5 x_data = x_data.transpose(2, 0, 1)
  • 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....
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    2021-02-03 03:14:45
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    2021-11-19 19:45:58
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  • python 归一化数据

    千次阅读 2018-06-25 22:42:44
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