按列归一化_python归一化多维数组的方法

回答: 在Python中，有几种方法可以按列归一化多维数组。一种方法是使用sklearn库中的preprocessing模块。其中，使用scale()函数可以对给定的数据进行标准化，公式为(x - mean)/std，即对每一列的数据减去这一列的均值，然后除以这一列数据的标准差。这样可以得到的数据都在0附近，方差为1。具体的代码示例如下：

from sklearn import preprocessing

# 假设data是一个多维数组
normalized_data = preprocessing.scale(data)

另一种方法是使用preprocessing模块中的Normalizer()函数。首先，使用fit()方法拟合原始数据，然后再对数据进行正则化变换。具体的代码示例如下：

from sklearn import preprocessing

# 假设data是一个多维数组
normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(data)
normalized_data = normalizer.transform(data)

以上是两种常用的按列归一化多维数组的方法。你可以根据具体的需求选择适合的方法来进行归一化操作。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python归一化多维数组的方法](https://blog.csdn.net/weixin_30444573/article/details/113642276)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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