对一个[100,2000]的数据横向归一化pyhton实现

可以使用Python的numpy库来实现对一个[100,2000]的数据横向归一化，具体实现如下：

import numpy as np

# 生成一组[100,2000]的随机数据
data = np.random.randint(100, 2000, size=(10, 20))

# 对数据进行横向归一化
min_vals = np.min(data, axis=1, keepdims=True)
max_vals = np.max(data, axis=1, keepdims=True)
data_norm = (data - min_vals) / (max_vals - min_vals)

# 输出归一化后的数据
print(data_norm)

在上面的代码中，我们首先使用numpy库生成了一组[100,2000]的随机数据，然后使用np.min和np.max函数分别计算了每行数据的最小值和最大值。接着，我们使用了广播机制将每个数都减去该行数据的最小值，并除以该行数据的范围（即最大值减最小值），从而实现了横向归一化。最后，我们输出了归一化后的数据。

注意，使用`keepdims=True`可以保证`min_vals`和`max_vals`的形状与原始数据`data`相同，从而可以直接进行广播运算。

相关问题

pyhton 实现链表

Python 中可以使用内置的数据结构 `list` 或者自定义类来实现链表。链表是一种线性数据结构，它由节点组成，每个节点包含两个部分：数据和指向下一个节点的引用。

**使用 list 实现简单链表（单向链表）：**

# 定义节点类 Node
class Node:
    def __init__(self, data=None):
        self.data = data
        self.next = None

# 使用 list 来模拟链表的行为
class SimpleLinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None
        self.size = 0

    # 添加元素到链表尾部
    def append(self, value):
        new_node = Node(value)
        if not self.head:
            self.head = new_node
        else:
            current = self.head
            while current.next:
                current = current.next
            current.next = new_node
        self.size += 1

    # 删除指定位置的节点
    def remove_at(self, index):
        if index < 0 or index >= self.size:
            return
        if index == 0:
            self.head = self.head.next
        else:
            current = self.head
            for _ in range(index - 1):
                current = current.next
            current.next = current.next.next
        self.size -= 1

# 示例操作
linked_list = SimpleLinkedList()
linked_list.append(1)
linked_list.append(2)
linked_list.append(3)

**相关问题--:**
1. Python 如何遍历链表？
2. 链表与数组相比有什么优势？
3. 如何在 Python 链表中查找特定元素？

pyhton读取csv文件，在前面加一列ID，每一列进行归一化，最后加一行的归一化以后的均值

在Python中，我们可以使用pandas库来处理CSV文件并完成你提到的操作。首先，你需要导入pandas库，然后按照以下步骤操作：

1. **读取CSV文件**：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('your_file.csv')

将`your_file.csv`替换为你实际的CSV文件路径。

2. **添加ID列**：

   df['ID'] = range(1, len(df) + 1)

3. **数据归一化**：
归一化可以使用pandas的`applymap()`函数结合匿名函数（lambda表达式）实现。这里假设所有的数值型列需要进行归一化：

   numerical_columns = df.select_dtypes(include='number').columns.tolist()
   for column in numerical_columns:
       df[column] = (df[column] - df[column].mean()) / df[column].std()  # 标准差除法实现Z-score归一化

如果你想使用最小-最大规范化（Min-Max Scaling），可以将`std()`换成`max()`和`min()`。

4. **计算归一化后的均值行**：

   normalized_mean_row = df[numerical_columns].mean().tolist()
   normalized_mean_row_df = pd.DataFrame(normalized_mean_row, columns=numerical_columns, index=['Mean'])

5. **合并原数据和归一化后的均值行**：

   df = pd.concat([df, normalized_mean_row_df], ignore_index=True)

6. **保存结果**：

   df.to_csv('output_normalized.csv', index=False)