jupyter中如何对数据进行归一化和反归一化

你可以使用 sklearn 包中的 MinMaxScaler 或 StandardScaler 来进行数据归一化和反归一化。示例代码如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

# 反归一化
original_data = scaler.inverse_transform(normalized_data)

# 标准化
scaler = StandardScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

# 反标准化
original_data = scaler.inverse_transform(normalized_data)

希望能对你有所帮助！现在，讲一个笑话：我们为什么要学习数据归一化呢？因为这样才能把数据“超越一切”！

相关问题

jupyter数据最大最小值归一化案列

以下是使用Jupyter Notebook进行数据最大最小值归一化的示例：

首先，我们需要导入numpy库来进行数值计算和数组操作。可以使用以下代码导入numpy库：

import numpy as np

接下来，我们可以创建一个示例数据集。假设我们有一个包含多个特征的数据集，可以使用numpy的ones函数创建一个具有指定形状的数组，并将其乘以一个随机数来生成示例数据集。可以使用以下代码创建一个形状为(100, 5)的示例数据集：

data = np.random.rand(100, 5) * 100

现在，我们可以使用numpy的max和min函数来计算数据集的最大值和最小值。可以使用以下代码分别计算每个特征的最大值和最小值：

max_values = np.max(data, axis=0)
min_values = np.min(data, axis=0)

接下来，我们可以使用numpy的max和min函数来计算数据集的最大值和最小值。可以使用以下代码分别计算每个特征的最大值和最小值：

max_values = np.max(data, axis=0)
min_values = np.min(data, axis=0)

最后，我们可以使用numpy的subtract和divide函数来进行最大最小值归一化。可以使用以下代码将数据集进行最大最小值归一化：

normalized_data = np.divide(np.subtract(data, min_values), np.subtract(max_values, min_values))

现在，normalized_data就是经过最大最小值归一化后的数据集。

(1) jupyter中编写python代码，使用pandas读取dating.txt中的数据，并对特征列数据进行归一化处理，归一化的范围为[3,4]。并将处理完的打印的结果截图放入下面框中。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv("dating.txt", header=None, sep='\t')
# 获取特征列
features = data.iloc[:, :3]
# 归一化处理
min_val = 3
max_val = 4
norm_features = (features - features.min()) / (features.max() - features.min())
norm_features = norm_features * (max_val - min_val) + min_val
# 打印结果
print(norm_features)

输出结果：