tool=MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) dr3=pd.DataFrame(tool.fit_transform(dr2))

时间: 2024-04-17 10:28:42 浏览: 142
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尺寸转换工具

根据代码，您导入了 `MinMaxScaler` 类，并创建了一个名为 `tool` 的对象，它具有 `feature_range` 参数设置为 `(0, 1)`。这意味着您希望使用 `MinMaxScaler` 对数据进行归一化，将数据范围缩放到 0 到 1 之间。 然后，您使用 `tool.fit_transform(dr2)` 方法将 `dr2` DataFrame 中的数据进行归一化处理，并将结果存储在一个新的 DataFrame 中，名为 `dr3`。
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请联系上下文解释该段代码：pd.DataFrame(np.random.shuffle(dataframe3.values)) #shuffle pot=len(dataframe3)-12 train=dataframe3[:pot] test=dataframe3[pot:] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train) #scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(train) train_norm=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(train)) test_norm=pd.DataFrame(scaler.transform(test)) X_train=train_norm.iloc[:,:-1] X_test=test_norm.iloc[:,:-1] Y_train=train_norm.iloc[:,-1:] Y_test=test_norm.iloc[:,-1:] source_x_train=X_train source_x_test=X_test X_train=X_train.values.reshape([X_train.shape[0],1,X_train.shape[1]]) #从(909,16)-->(909,1,16) X_test=X_test.values.reshape([X_test.shape[0],1,X_test.shape[1]]) #从(12,16)-->(12,1,16) Y_train=Y_train.values Y_test=Y_test.values

这段代码主要是对一个pandas数据框进行操作，首先使用np.random.shuffle()函数对dataframe3中的数据进行随机打乱，然后将其转化为DataFrame格式，并使用MinMaxScaler将数据进行归一化。接着，将训练集和测试集分别...

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这段代码中，MinMaxScaler()是一个数据预处理...在这个例子中，X是一个数据集，ms.fit_transform(X)将对X进行拟合和转换操作，然后将结果转换为DataFrame格式并赋值给X，同时为每一列指定了列名为cols。

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假设 dr2 是一个数据集，而 tool 是一个转换器（例如 MinMaxScaler），可以按照以下方式创建 DataFrame 并将转换后的数据填入其中： python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import ...

补全程序，完成以下功能：创建表示5×5的随机矩阵的DataFrame 对象，行素引和列索引都为1~5，元素取值在1~50，对数据进行归一化和正则化。import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import ____________ # 导入库用于数据正则化 from sklearn.preprocessing import ____________ # 导入库用于数据归一化 # 创建表示5×5的随机矩阵的DataFrame对象frame ar = np._______.randint(1, 51, 25).reshape(5, 5) frame = pd.DataFrame(ar) print(frame) # 转换器实例化 minmax_scaler = MinMaxScaler() # 数据归一化 normalization_result = ______________________ print("数据归一化：\n", normalization_result) # 转换器实例化 standard_scaler = ______________________ # 数据正则化 standard_result = ______________________ print("数据正则化：\n", standard_result)

frame = pd.DataFrame(ar, index=[1,2,3,4,5], columns=[1,2,3,4,5]) print(frame) # 转换器实例化 minmax_scaler = MinMaxScaler() standard_scaler = StandardScaler() # 数据归一化 normalization_result =...

优化下列代码from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) X=df.iloc[:,:-1] y=df['target']#切片是前闭后开[) print(X.shape) print(y.shape)

df = pd.DataFrame(min_max_scaler.fit_transform(df1), columns=df1.columns) X = df.iloc[:, :-1] y = df['target'] print(X.shape) print(y.shape) 合并后的代码更加简洁，但是不影响程序的功能。另外，可以...
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