归一化不想把数据集reshape成2维
时间: 2023-11-10 09:30:51 浏览: 33
如果您不想把数据集reshape成二维的形式,也可以考虑使用其他的归一化方法。例如,如果您的数据是一个三维数组,可以使用 `MinMaxScaler` 的 `partial_fit` 方法来逐个样本地进行归一化。
代码示例如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 生成一个三维数据
data = np.random.randn(100, 10, 5)
# 定义MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
# 逐个样本地进行归一化
for i in range(data.shape[0]):
sample = data[i]
reshaped_sample = sample.reshape(-1, sample.shape[-1])
scaler.partial_fit(reshaped_sample)
# 对整个数据集进行归一化
scaled_data = np.zeros_like(data)
for i in range(data.shape[0]):
sample = data[i]
reshaped_sample = sample.reshape(-1, sample.shape[-1])
scaled_sample = scaler.transform(reshaped_sample)
scaled_data[i] = scaled_sample.reshape(sample.shape)
```
这样就可以对三维的数据进行归一化了。需要注意的是,在使用 `partial_fit` 方法进行归一化时,要逐个样本地进行,否则可能会出现内存不足的问题。
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