python numpy多维数组每一列分别归一化和反归一化
时间: 2024-01-19 09:17:44 浏览: 43
归一化是将数据按比例缩放,使其落入一个特定的范围。在Numpy中,可以使用以下代码对多维数组的每一列进行归一化:
```python
import numpy as np
# 创建一个多维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7,8, 9]])
# 归一化每一列
normalized_arr = (arr - arr.min(axis=0)) / (arr.max(axis=0) - arr.min(axis=0))
print("归一化后的数组:")
print(normalized_arr)
```
反归一化是将归一化后的数据恢复到原始范围。可以使用以下代码对归一化后的多维数组进行反归一化:
```python
import numpy as np
# 创建一个归一化后的多维数组
normalized_arr = np.array([[0.0, 0.2, 0.4],
[0.6, 0.8, 1.0]])
# 反归一化每一列
denormalized_arr = normalized_arr * (arr.max(axis=0) - arr.min(axis=0)) + arr.min(axis=0)
print("反归一化后的数组:")
print(denormalized_arr)
```
相关问题
python numpy多维数组归一化和反归一化
归一化是将数据按比例缩放,使其落入一个特定的范围。在Numpy中,可以使用以下方法对多维数组进行归一化和反归一化操作:
1. 归一化:
```python
import numpy as np
def normalize(arr):
min_val = np.min(arr)
max_val = np.max(arr)
normalized_arr = (arr - min_val) / (max_val - min_val)
return normalized_arr
# 示例
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
normalized_arr = normalize(arr)
print(normalized_arr)
```
2. 反归一化:
```python
import numpy as np
def denormalize(arr, original_arr):
min_val = np.min(original_arr)
max_val = np.max(original_arr)
denormalized_arr = arr * (max_val - min_val) + min_val
return denormalized_arr
# 示例
normalized_arr = np.array([[0.0, 0.5, 1.0], [0.25, 0.75, 1.0]])
original_arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
denormalized_arr = denormalize(normalized_arr, original_arr)
print(denormalized_arr)
```
多维数组每一列归一化
可以使用numpy库来实现多维数组每一列的归一化。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个多维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 计算每一列的最大值和最小值
min_vals = np.min(arr, axis=0)
max_vals = np.max(arr, axis=0)
# 归一化处理
normalized_arr = (arr - min_vals) / (max_vals - min_vals)
print(normalized_arr)
```
运行以上代码,将会得到归一化后的多维数组。该代码首先使用`np.min`和`np.max`函数计算每一列的最小值和最大值,然后使用归一化公式`(arr - min_vals) / (max_vals - min_vals)`对每一列进行归一化处理。