[data_minmax,ps] = mapminmax(data(:,:)', 0, 1);

这段代码是将矩阵data的每一列进行最小-最大归一化，映射到[0,1]的范围内，并返回归一化后的结果和用于归一化的参数ps。

具体来说，mapminmax函数的第一个输入参数data(:,:)表示将data矩阵展开成一列向量，然后对该向量进行最小-最大归一化。第二个输入参数0表示将最小值映射到0，1表示将最大值映射到1。函数的输出包括data_minmax和ps两个变量，其中data_minmax是归一化后的结果矩阵，ps包含了归一化的参数信息，可以用于后续的反归一化操作。

相关问题

将以下代码用python重写 attributes = mapminmax(attributes); % 2. 数据归一化 P_train = attributes(:,1:35); % 训练集——35个样本 P_test = attributes(:,36:end); % 测试集——4个样本 net = newc(minmax(P_train),4,0.01,0.01);% 1. 创建网络 net.trainParam.epochs = 1500; %你可以设置训练次数，比如500,1000等，默认是1000 net = train(net,P_train); %开始训练 y= sim(net,P_train); %将训练样本的分类结果以列矩阵列出 y1 = vec2ind(y); %将列矩阵转换成数字类型 y2= sim(net,P_test); %将待检测的分类结果以列矩阵列出 y3= vec2ind(y2); %将待检测的列矩阵转换成数字类型

Here is the Python code equivalent of the given MATLAB code:

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from minisom import MiniSom

# Load the dataset
attributes = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')

# Normalize the dataset
attributes = preprocessing.minmax_scale(attributes)

# Split the dataset into training and testing sets
P_train = attributes[:, :35]
P_test = attributes[:, 36:]

# Create a 4x4 self-organizing map
som = MiniSom(4, 4, 35, sigma=0.01, learning_rate=0.01)

# Train the SOM
som.train(P_train, 1500)

# Classify the training set
y_train = np.array([som.winner(p) for p in P_train])
y1 = [np.ravel_multi_index(y_train[i], (4, 4)) for i in range(len(y_train))]

# Classify the testing set
y_test = np.array([som.winner(p) for p in P_test])
y3 = [np.ravel_multi_index(y_test[i], (4, 4)) for i in range(len(y_test))]

Note that this code uses the `sklearn` and `minisom` libraries to perform data normalization and self-organizing map clustering, respectively. Also, the input data is assumed to be stored in a file called `data.txt` in comma-separated format.

normaliz_data.xls是一个四行七列的记录数字的表格（数字中有负数），用matlab的mapminmax函数对数据表normaliz_data.xls中的数据进行最小-最大规范化处理。

正常化是一种数据预处理技术，用于将数值缩放到一个固定的范围内，通常0到1之间或-1到1之间。`mapminmax`是MATLAB中的一个函数，它会将数据按照最小值(min)和最大值(max)的范围线性映射到新的范围内。

对于`normaliz_data.xls`这个文件，假设它的第一行是变量名，前两行是边界值（例如，最小值和最大值），剩下的四行是需要处理的数据。你可以通过以下步骤操作：

1. **加载数据**:
使用`readtable`或`xlsread`函数读取Excel数据，例如：

   data = readtable('normaliz_data.xls');

2. **提取数值数据**:
确定哪些列包含数字数据，然后选择这些列：

   numericData = data{:, 3:end}; % 假设从第三列开始是数值数据

3. **计算最小值和最大值**:

   minVal = min(numericData);
   maxVal = max(numericData);

4. **应用mapminmax函数**:
对每个数值应用`mapminmax`，将其转换为0到1的范围（或-1到1，取决于你的需求）：

   normalizedData = mapminmax(numericData, [minVal, maxVal]);

5. **结果存储**:
可能需要将结果保存回一个新的Excel文件或数组中，以便后续分析：

   % 如果你想保存成新文件
   writetable(array2table(normalizedData), 'normalized_data_normalized.xls');

   % 或者直接保留为变量
   processedNumericData = normalizedData;