将两个数列的相同列的数字提出做归一化

归一化是将数据转换为相同比例的过程。在这个问题中，我们需要将两个数列中相同列的数字提取出来，然后将它们进行归一化。

步骤如下：

1. 首先找出两个数列中相同的列，将它们提取出来，组成一个新的数列。

2. 对这个新的数列进行归一化。归一化的方法有很多种，比如将所有数值除以最大值，或者将所有数值除以数列的标准差等等。

3. 最后将归一化后的结果插入到原始的数列中，替换掉原来的相同列。

例如，我们有以下两个数列：

数列A：1 2 3 4 5

数列B：2 4 6 8 10

其中，数列A和数列B都有相同的列，即第1、2、3、4、5列。

我们将这些相同的列提取出来，组成一个新的数列C：1 2 3 4 5

然后对数列C进行归一化，假设我们采用将所有数值除以最大值的方法，得到归一化后的数列C'：0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

最后将数列C'插入到数列A和数列B中，替换掉原来的相同列，得到新的数列A'：0.2 0.4 0.6 0.8 1 和数列B'：0.4 0.8 1.2 1.6 2

这样，我们就完成了将两个数列的相同列的数字提取出来并进行归一化的过程。

相关问题

数列中有负数归一化标准化

要将数列中的负数进行归一化和标准化，可以按照以下步骤进行操作：

1. 归一化：将数列中的值映射到0到1的范围内。可以使用以下公式进行归一化：
normalized_value = (value - min_value) / (max_value - min_value)
其中，value为原始数列中的值，min_value为数列中的最小值，max_value为数列中的最大值。

2. 标准化：将数列中的值转换为均值为0，标准差为1的分布。可以使用以下公式进行标准化：
standardized_value = (value - mean) / standard_deviation
其中，value为原始数列中的值，mean为数列中的均值，standard_deviation为数列中的标准差。

在进行归一化和标准化之前，需要先确定数列中的最小值、最大值、均值和标准差。然后按照上述公式对每个数列中的值进行处理即可。

我要把两个数列中相同的数字取出来，没有的话，就返回0

你可以使用 Python 的集合（set）来实现这个功能。将一个数列转换为集合，然后使用集合的交集操作来获取两个数列中相同的数字。如果交集非空，则返回交集；否则返回 0。

以下是一个实现示例：

def get_common_elements(a, b):
    set_a = set(a)
    set_b = set(b)
    common_elements = set_a & set_b
    if common_elements:
        return list(common_elements)
    else:
        return 0

这个函数接受两个数列 a 和 b 作为输入，返回它们的交集。如果交集非空，则返回一个包含交集元素的列表；否则返回 0。

你可以使用以下代码测试这个函数：

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [3, 4, 5, 6, 7]
c = [8, 9, 10]

print(get_common_elements(a, b))  # [3, 4, 5]
print(get_common_elements(a, c))  # 0

输出结果为：

[3, 4, 5]
0

注意，这个函数返回的交集元素顺序可能与输入数列中的顺序不同。如果你需要保持顺序不变，可以使用 Python 的列表解析式或者使用 NumPy 库中的函数实现。