python數(shù)據(jù)歸一化的函數(shù)嗎

目測(cè)是autonorm.py中l(wèi)in 17 normdataset=zeros(shape(dataset)) 這一句 shape(dataset)返回的是元組，但是zeros( args )需要的是整形參數(shù)，做個(gè)類(lèi)型轉(zhuǎn)換就ok了

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[Python] 數(shù)組歸一化

將數(shù)組歸一化

歸一化：將一組數(shù)據(jù)變化到某個(gè)固定區(qū)間中，通常，這個(gè)區(qū)間是[0,1]，廣義的講，可以是各種區(qū)間，比如映射到[0,1]一樣可以繼續(xù)映射到其他范圍，圖像中可能會(huì)映射到[0,255]，其他情況可能映射到[-1,1]。

Python 數(shù)據(jù)歸一化/標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化（normalization）是將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。在某些比較和評(píng)價(jià)的指標(biāo)處理中經(jīng)常會(huì)用到，去除數(shù)據(jù)的單位限制，將其轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱的純數(shù)值，便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。最典型的就是數(shù)據(jù)的歸一化處理，即將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到(0,1]區(qū)間上

（1）0-1標(biāo)準(zhǔn)化

將數(shù)據(jù)的最大最小值記錄下來(lái)，并通過(guò)max-min作為基數(shù)（即min=0,max=1)進(jìn)行數(shù)據(jù)的歸一化處理

x=(x - min) / (max - min)

（2）Z-score標(biāo)準(zhǔn)化

Z分?jǐn)?shù)（z-score），是一個(gè)分?jǐn)?shù)與平均數(shù)的差再除以標(biāo)準(zhǔn)差的過(guò)程 → z=(x-μ)/σ，其中x為某一具體分?jǐn)?shù)，μ為平均數(shù)，σ為標(biāo)準(zhǔn)差

Z值的量代表著原始分?jǐn)?shù)和母體平均值之間的距離，是以標(biāo)準(zhǔn)差為單位計(jì)算。在原始分?jǐn)?shù)低于平均值時(shí)Z則為負(fù)數(shù)，反之則為正數(shù)

數(shù)學(xué)意義：一個(gè)給定分?jǐn)?shù)距離平均數(shù)多少個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差?

當(dāng)前標(biāo)題：python中歸一化函數(shù) python數(shù)據(jù)歸一化函數(shù)
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