请解释def max_min_norm_x(dataset): min_data = [] for i in range(len(dataset)): min_data.append(min(dataset[i])) new_min = min(min_data) max_data = []
时间: 2023-05-26 16:05:08 浏览: 49
这是一个用于对数据集进行最大最小归一化处理的函数。最大最小归一化是一种线性数据缩放技术,将数据缩放到固定的范围内,通常是0到1之间。该函数通过计算每行数据的最小值和整个数据集的最小值,以及每行数据的最大值和整个数据集的最大值,从而进行最大最小归一化。
函数的具体步骤如下:
- 定义一个空列表min_data,用于存储每行数据的最小值。
- 通过循环遍历数据集中的每一行,使用min函数求出该行数据的最小值,并将其添加至min_data列表中。
- 通过min函数求出min_data列表中的最小值,即整个数据集的最小值,并将其赋值给new_min。
- 定义一个空列表max_data,用于存储每行数据的最大值。
- 通过同样的方式求出每行数据的最大值,并将其添加至max_data列表中。
- 通过max函数求出max_data列表中的最大值,即整个数据集的最大值。
- 遍历数据集中的每个元素,将其减去new_min,再除以整个数据集的范围(即max值减去min值),即可得到归一化后的值。
最终,该函数将返回一个最大最小归一化后的数据集。
相关问题
请解释def max_min_norm_y(dataset): new_min = min(dataset) new_max = max(dataset) data_y = [] for i in range(len(dataset)): y = (dataset[i] -new_min)/(new_max-new_min) #y = 2 * (dataset[i] - new_min) / (new_max - new_min) - 1 data_y.append(y) return data_y
这段代码是实现最大最小归一化的函数。它的作用是将一个数据集中的数值按比例缩放到0到1之间的范围内。其中,new_min指数据集中的最小值,new_max指数据集中的最大值。通过循环遍历数据集中的每一个值,求出它们在归一化后的大小,将其放入新的数据集data_y中,并返回data_y。
完善代码my_norm=[] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, norm)
好的,根据您的代码,可能存在一些问题。如果您想要对一个数组 `norm` 中的每个元素进行处理,如果该元素为 0 则跳过,否则进行除法运算,可以使用如下代码:
```python
import numpy as np
norm = [1, 2, 0, 4, 5, 0, 7, 8, 0]
mf_out = np.array([1, 2, 3])
my_norm = []
for i in norm:
if i == 0:
continue
else:
mf_norm = np.divide(mf_out, i)
my_norm.append(mf_norm)
print(my_norm)
```
上述代码中,我们首先定义了一个列表 `norm` 和一个 NumPy 数组 `mf_out`。然后,使用循环遍历列表 `norm` 中的每个元素,如果该元素为 0,则使用 `continue` 跳过当前循环,继续下一次循环;否则,使用 `np.divide()` 函数进行除法运算,将结果保存到一个新的列表 `my_norm` 中。
注意,我在代码中添加了一行 `my_norm = []`,用于定义空列表,这是必须的,否则会报错。同时,在代码中使用了 `append()` 函数将每次运算的结果添加到 `my_norm` 中,最终输出 `my_norm` 列表。