python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)_Python

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服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/79556009

python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

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