最大最小值归一化代码

你可以使用以下代码来实现最大最小值归一化：

def min_max_normalization(data):
    min_val = min(data)
    max_val = max(data)
    normalized_data = [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data]
    return normalized_data

这里的参数 `data` 是一个包含要归一化的数值的列表。函数会找到列表中的最小值和最大值，并将每个数值减去最小值，然后除以最大值减最小值的差，从而将数值归一化到 [0, 1] 的范围内。返回的结果是一个归一化后的列表。

你可以将需要归一化的数据传递给 `min_max_normalization` 函数，例如：

data = [2, 5, 10, 15, 20]
normalized_data = min_max_normalization(data)
print(normalized_data)

输出结果将是 `[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]`，即对应的归一化后的数值。

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python最大最小值归一化代码

归一化操作可以使用以下代码实现:

def min_max_normalization(data):
    min_val = min(data)
    max_val = max(data)
    normalized_data = [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data]
    return normalized_data

# 示例使用
data = [1, 5, 10, 2, 7]
normalized_data = min_max_normalization(data)
print(normalized_data)

这个代码段定义了一个`min_max_normalization`函数，该函数接受一个列表作为输入数据，并返回归一化后的数据列表。它首先找到输入数据的最小值和最大值，然后使用最小值和最大值对每个数据进行归一化计算，最终返回归一化后的数据列表。在示例中，我们使用`data`列表进行演示，并打印出归一化后的数据。

matlab最大最小值归一化代码

最大最小值归一化是一种常见的数据预处理方法，可以将数据缩放到0到1的范围内，使得不同量纲的数据具有可比性。在MATLAB中，可以通过以下代码实现最大最小值归一化：

data = [1, 2, 3, 4, 5]; % 原始数据
min_data = min(data); % 最小值
max_data = max(data); % 最大值
normalized_data = (data - min_data) / (max_data - min_data); % 归一化后的数据

其中，`data`为原始数据，`min_data`和`max_data`为最小值和最大值，`normalized_data`为归一化后的数据。在代码中，先通过`min`函数和`max`函数获取最小值和最大值，然后用归一化公式将原始数据进行归一化。