python 库实现 数据集的归一化案例

可以使用scikit-learn库中的MinMaxScaler类实现数据集的归一化。具体实现方法如下：

1.导入库：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

2.定义数据集：

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]

3.创建MinMaxScaler对象：

scaler = MinMaxScaler()

4.使用fit_transform()方法归一化数据：

normalized_data = scaler.fit_transform(data)

5.输出归一化后的数据：

print(normalized_data)

输出结果为：

[[0. 0. ]
[0.25 0.25 ]
[0.5 0.5 ]
[1. 1. ]]

归一化后的数据集每个特征值的范围都在[0,1]之间。