StandardScaler只能标准化二维数据,我想知道三维数据如何标准化
时间: 2023-03-25 16:01:47 浏览: 90
对于三维数据的标准化,可以使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler类,该类可以处理多维数据。对于三维数据,可以将其转换为二维数据,然后进行标准化处理。具体方法是将三维数据reshape为二维数据,然后使用StandardScaler进行标准化处理,最后再将标准化后的数据reshape回原来的三维形状。
相关问题
scaler = StandardScaler(),对三维数组标准化
`StandardScaler` 对象可以用于标准化二维数组或矩阵,而对于三维数组,你需要将其转换为二维数组,然后在每个特征维度上分别进行标准化。
假设你有一个名为 `X` 的三维数组,其中每个轴的尺寸分别为 `(n_samples, n_features, n_time_steps)`,你可以按以下方式在每个特征维度上对其进行标准化:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 将三维数组转换为二维数组
n_samples, n_features, n_time_steps = X.shape
X_2d = np.reshape(X, (n_samples, n_features * n_time_steps))
# 创建 StandardScaler 对象并对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_2d)
# 将标准化后的二维数组转换回三维数组
X_scaled_3d = np.reshape(X_scaled, (n_samples, n_features, n_time_steps))
```
这将首先使用 `reshape()` 函数将三维数组 `X` 转换为二维数组 `X_2d`,其中每一行代表一个样本,每一列代表一个特征维度和时间步长。然后,你可以创建一个 `StandardScaler` 对象并使用 `fit_transform()` 方法对数据进行标准化,并得到一个标准化后的二维数组 `X_scaled`。最后,你可以使用 `reshape()` 函数将标准化后的二维数组 `X_scaled` 转换回三维数组 `X_scaled_3d`。
需要注意的是,这种方法假设每个特征维度和时间步长之间没有相关性。如果你的数据在特征维度和时间步长之间具有相关性,你可能需要使用其他方法来对其进行预处理。
scaler = StandardScaler(),对三维数组(n_samples, n_time_steps, n_features)标准化
如果你的三维数组的形状为 `(n_samples, n_time_steps, n_features)`,你可以按以下方式在每个特征维度上对其进行标准化:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
# 创建 StandardScaler 对象并对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
# 对每个特征维度和时间步长分别进行标准化
for i in range(n_features):
for j in range(n_time_steps):
# 获取当前特征维度和时间步长的数据
data = X[:, j, i].reshape(-1, 1)
# 对数据进行标准化
scaler.fit(data)
X[:, j, i] = scaler.transform(data).reshape(-1,)
```
这里我们使用了两个 for 循环,分别迭代每个特征维度和时间步长,然后对每个特征维度和时间步长的数据进行标准化。对于每个特征维度和时间步长,我们首先使用 `X[:, j, i]` 语句获取该数据,然后将其转换为二维数组,并使用 `StandardScaler` 对象对其进行拟合和转换。最后,我们将数据重新赋值给 `X[:, j, i]`,并将其形状转换为一维数组。
需要注意的是,这种方法假设每个特征维度和时间步长之间没有相关性。如果你的数据在特征维度和时间步长之间具有相关性,你可能需要使用其他方法来对其进行预处理。
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