python基于某一列做归一化

基于某一列做归一化的Python代码可以使用以下两种方式实现：

第一种方式是使用自定义函数进行归一化。可以定义一个函数，接收一个矩阵作为输入，并按列进行归一化处理。具体代码如下所示：

def columnNormalization(matrix, col_index):
    col_data = \[row\[col_index\] for row in matrix\]
    min_val = min(col_data)
    max_val = max(col_data)
    normalized_col = \[(val - min_val) / (max_val - min_val) for val in col_data\]
    for i in range(len(matrix)):
        matrix\[i\]\[col_index\] = normalized_col\[i\]
    return matrix

使用该函数时，需要传入一个矩阵和要进行归一化的列的索引。函数会返回归一化后的矩阵。

第二种方式是使用NumPy库进行归一化。可以使用NumPy的数组操作来实现归一化。具体代码如下所示：

import numpy as np

def columnNormalization(matrix, col_index):
    col_data = matrix\[:, col_index\]
    min_val = np.min(col_data)
    max_val = np.max(col_data)
    normalized_col = (col_data - min_val) / (max_val - min_val)
    matrix\[:, col_index\] = normalized_col
    return matrix

使用该函数时，需要传入一个NumPy数组和要进行归一化的列的索引。函数会返回归一化后的数组。

以上两种方式都可以实现基于某一列的归一化操作。具体选择哪种方式取决于你的需求和使用环境。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python基于不同方法实现特征工程常用的归一化技术Normalization对比分析](https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/128445409)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【python】数据预处理：分位数归一化 Quantile Normalization + INSCODE AI创作助手测试](https://blog.csdn.net/sinat_32872729/article/details/130862101)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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