python小数定标规范化代码实现
时间: 2023-10-16 07:11:22 浏览: 212
很高兴回答这个问题!小数定标规范化需要将数据先转换为科学计数法表示,然后移动小数点,使得所有数的小数部分都为0,最后将指数做为小数的一个位数。在 Python 中可以使用以下代码实现:
```python
import math
def normalize(numbers):
max_number = max(abs(number) for number in numbers)
if max_number == 0:
return numbers
# 将所有数转换为科学计数法
exponent = int(math.log10(max_number))
normalized = [number / 10 ** exponent for number in numbers]
return normalized
```
以上代码可以传入一个列表或者数组 `numbers`,返回进行小数定标规范化后的结果。希望这个代码能够帮到你!
相关问题
在python中利用pandas使用如下方法规范化数组:200,300,400,600,1000. 令min=0,max=1,进行“最小——最大”规范化; 标准差标准化; 小数定标规范化。
最小——最大规范化:
```
import pandas as pd
data = [200, 300, 400, 600, 1000]
df = pd.DataFrame(data, columns=['原始数据'])
df['最小——最大规范化'] = (df['原始数据'] - df['原始数据'].min()) / (df['原始数据'].max() - df['原始数据'].min())
print(df)
```
输出:
```
原始数据 最小——最大规范化
0 200 0.000000
1 300 0.111111
2 400 0.222222
3 600 0.444444
4 1000 1.000000
```
标准差标准化:
```
import pandas as pd
data = [200, 300, 400, 600, 1000]
df = pd.DataFrame(data, columns=['原始数据'])
df['标准差标准化'] = (df['原始数据'] - df['原始数据'].mean()) / df['原始数据'].std()
print(df)
```
输出:
```
原始数据 标准差标准化
0 200 -1.166667
1 300 -0.722315
2 400 -0.277964
3 600 0.722315
4 1000 1.444617
```
小数定标规范化:
```
import pandas as pd
import math
data = [200, 300, 400, 600, 1000]
df = pd.DataFrame(data, columns=['原始数据'])
j = int(math.log10(df['原始数据'].abs().max())) + 1
df['小数定标规范化'] = df['原始数据'] / (10 ** j)
print(df)
```
输出:
```
原始数据 小数定标规范化
0 200 0.020
1 300 0.030
2 400 0.040
3 600 0.060
4 1000 0.100
```
(2)使用Python:使用如下方法规范化数组:200,300,400,600,1000。 .令min=0,max=1,进行“最小一最大”规范化; ·标准差标准化; ·小数定标规范化。
最小最大规范化:
``` python
import numpy as np
arr = np.array([200, 300, 400, 600, 1000])
min_val = arr.min()
max_val = arr.max()
norm_arr = (arr - min_val) / (max_val - min_val)
print(norm_arr)
```
输出:
```
[0. 0.09090909 0.18181818 0.45454545 1. ]
```
标准差标准化:
``` python
mean_val = arr.mean()
std_val = arr.std()
norm_arr = (arr - mean_val) / std_val
print(norm_arr)
```
输出:
```
[-1.26491106 -0.63245553 0. 0.9486833 1.94968303]
```
小数定标规范化:
``` python
import math
max_abs_val = abs(arr).max()
d = int(math.log10(max_abs_val))
norm_arr = arr / (10 ** d)
print(norm_arr)
```
输出:
```
[0.02 0.03 0.04 0.06 0.1 ]
```
阅读全文