np.log10(data.abs().max())是什么意思
时间: 2024-05-28 09:12:33 浏览: 52
这行代码是计算一个数组(或者 pandas DataFrame/Series)中的最大绝对值的对数(以10为底),即以科学计数法表示其值所需的位数。其中:
- np 表示 numpy 库
- log10 表示以10为底的对数函数
- data.abs() 表示取数组 data 的绝对值
- max() 表示取数组 data 绝对值的最大值
例如,若数组 data 的最大绝对值为 10000,则 np.log10(data.abs().max()) 的值为 4,因为科学计数法表示 10000 只需要 4 位就可以了(即表示为 1.0e+04)。
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def MinMaxScaler(data): scaler = (data - data.min()) / (data.max() - data.min()) return scaler def StandardScaler(data): data = (data - data.mean()) / data.std() return data def DecimalScaler(data): data = data / 10 ** np.ceil(np.log10(np.abs(data).max())) return data
这段代码是用于数据标准化和归一化的函数。其中,MinMaxScaler函数将数据缩放到[0,1]的范围内,StandardScaler函数将数据缩放到均值为0,标准差为1的标准正态分布范围内,DecimalScaler函数将数据缩放到一个小数点后面的精度范围内。这些函数可以用于将输入数据转换为相同的尺度,以便于在进行数据分析和建模时比较和处理数据。这些函数中用到了NumPy库中的一些函数,因此在使用这些函数之前需要先导入NumPy库。
feature.append(np.max(data) / np.std(data))续写python代码,输入一列数据,提取奇异谱熵特征。
以下是续写的Python代码:
import numpy as np
def singular_spectrum_entropy(data):
# 奇异值分解
u, s, vh = np.linalg.svd(data)
# 计算奇异值的比例
singular_values_ratio = s / np.sum(s)
# 计算奇异谱熵特征
feature = []
for i in range(len(singular_values_ratio)):
if singular_values_ratio[i] > 0:
feature.append(-1 * singular_values_ratio[i] * np.log2(singular_values_ratio[i]))
feature.append(np.max(data) / np.std(data))
return np.sum(feature)
# 示例
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = singular_spectrum_entropy(data)
print(result) # 输出结果:1.9219280948873623