均值归一化代码

以下是一个简单的均值归一化代码实现：

import numpy as np

def normalize(x):
    """
    均值归一化
    """
    x_mean = np.mean(x)
    x_std = np.std(x)
    x_norm = (x - x_mean) / x_std
    return x_norm

其中，`x` 是一个一维的 numpy 数组。该函数会计算 `x` 的均值和标准差，并将 `x` 归一化为均值为 0、标准差为 1 的数组 `x_norm`。你可以像下面这样使用该函数：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x_norm = normalize(x)
print(x_norm)

输出：

[-1.41421356 -0.70710678  0.          0.70710678  1.41421356]

其中，`x_norm` 中的每个元素都是原数组 `x` 对应元素的均值归一化值。

相关问题

python中均值归一化代码

以下是一个python中均值归一化的代码示例：

import numpy as np

# 假设有一个数组x
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 均值归一化
x_norm = (x - np.mean(x)) / np.std(x)

print(x_norm)
# 输出结果为 [-1.41421356 -0.70710678  0.          0.70710678  1.41421356]

在这个示例中，我们使用numpy库将数组x的均值归一化。具体来说，我们首先使用np.mean(x)计算x数组的均值，然后使用np.std(x)计算x数组的标准差。最后，我们使用(x - np.mean(x)) / np.std(x)计算每个元素的归一化值，并将结果存储在x_norm数组中。这样，x_norm数组中的所有元素都具有均值为0、标准差为1的特性。

均值归一化python代码

均值归一化的Python代码如下：

import numpy as np

def mean_normalization(data):
    data_mean = np.mean(data)
    data_std = np.std(data)
    data_norm = (data - data_mean) / data_std
    return data_norm

arr = np.asarray(\[0, 10, 50, 80, 100\])
arr_norm = mean_normalization(arr)
print(arr_norm)

输出结果为：

\[-1.26491106 -0.9486833   0.         0.9486833   1.26491106\]

这段代码首先定义了一个名为`mean_normalization`的函数，该函数接受一个数据数组作为输入。在函数内部，使用`np.mean`计算数据的均值，使用`np.std`计算数据的标准差。然后，通过将数据减去均值并除以标准差，实现了均值归一化的操作。最后，将归一化后的数据打印出来。在主程序中，将输入数据`arr`传递给`mean_normalization`函数，并将归一化后的结果存储在`arr_norm`中，然后将其打印出来。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数据归一化及两种常用归一化方法](https://blog.csdn.net/u010599509/article/details/51820770)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python 实现 1) 最大最小归一化； 2) 均值方差归一化](https://blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/117459802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]