优化X_norm[:, i] = fuzz.interp_membership(X[:, i], X[:, i], [np.min(X[:, i]), np.max(X[:, i])])
时间: 2023-08-18 15:12:18 浏览: 111
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可以考虑使用numpy中的`interp`函数来进行插值操作,这样会更加高效。具体实现可以参考以下代码:
```python
from scipy.interpolate import interp1d
for i in range(X_norm.shape[1]):
f = interp1d(X[:, i], X[:, i])
X_norm[:, i] = f([np.min(X[:, i]), np.max(X[:, i])])
```
这里使用的是`interp1d`函数,它可以根据一组数据点进行插值操作,并生成一个插值函数。然后通过传入最小值和最大值来得到插值结果。这种方法相较于直接使用`interp_membership`函数在性能上会更加高效。
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