归一化特征向量python

在Python中，可以使用不同的方法来归一化特征向量。其中一个常用的方法是使用scikit-learn库中的MinMaxScaler函数。以下是一些示例代码来实现特征向量的归一化。

引用中的示例代码展示了如何使用MinMaxScaler函数来对数据进行归一化：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

print(normalized_data)

输出结果为：

中的示例代码展示了如何使用MinMaxScaler函数将数据归一化到-1到1的范围：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

data_before = pd.read_excel('E:/daima/getfeature_timesforms/home/video_feature/feature.xlsx')

min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
normalized_data = min_max_scaler.fit_transform(data_before)

print(normalized_data)

这段代码将会将数据归一化到-1到1的范围内。

另外，引用提供了一种自定义归一化函数的示例。在这个示例中，向量的长度被计算并用于归一化向量，但需要注意的是，如果向量的长度为0，那么将会抛出一个异常。

综上所述，以上是一些在Python中实现归一化特征向量的示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [python 中自己写方法 计算向量长度 / 实现向量归一化](https://blog.csdn.net/chuan403082010/article/details/79317909)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
-  *2* [python:实现归一化 (附完整源码)](https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/130076854)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
-  *3* [特征归一化处理（python代码）](https://blog.csdn.net/ztttttttttl/article/details/124512414)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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