python规模化归一化

在Python中，归一化是通过使用sklearn库中的preprocessing模块实现的。归一化的目的是将数据按照一定的比例缩放到指定的区间内，常见的归一化方法有两种:归一到[0,1]区间和归一到[-1,1]区间。

要将数据归一化到[0,1]区间，可以使用preprocessing模块中的MinMaxScaler类。示例代码如下：

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]])
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
X_scaled = min_max_scaler.fit_transform(X)

这样，X_scaled中的数据就被归一化到了[0,1]区间。

如果要将数据归一化到[-1,1]区间，可以使用preprocessing模块中的MinMaxScaler类的另一个参数feature_range来指定归一化的范围。示例代码如下：

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0.,0.], [0., 1., -1.]])
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
X_scaled = min_max_scaler.fit_transform(X)

这样，X_scaled中的数据就被归一化到了[-1,1]区间。

另外，如果你想对归一化后的数据进行反归一化，可以使用preprocessing模块中的inverse_transform方法。示例代码如下：

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

X_scaled = np.array([[0.2, 0.3, 0.5], [0.6, 0.8,