python 对numpy数组做数值均一化

可以使用numpy库中的函数进行数值均一化，例如：

import numpy as np

# 创建示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算最大值和最小值
max_val = np.max(arr)
min_val = np.min(arr)

# 数值均一化
normalized_arr = (arr - min_val) / (max_val - min_val)

# 打印结果
print(normalized_arr)

这段代码可以将数组中的数值进行均一化处理，使其在0到1之间。

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python 对numpy数组做数值标准化

可以使用numpy库中的函数进行数值标准化操作。例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
mean = np.mean(arr)
std = np.std(arr)
normalized_arr = (arr - mean) / std
print(normalized_arr)

这段代码将一个3x3的numpy数组进行数值标准化操作，输出结果为：

[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487  1.22474487]]

注意：这是一个示例代码，实际使用时需要根据具体情况调整参数。

python用numpy数组画图

使用numpy数组可以方便地进行数据处理和可视化。下面是使用numpy数组画图的一个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.show()

这段代码生成了一个正弦曲线的图像。首先使用`np.linspace()`函数生成了一个包含100个元素的一维数组`x`，表示从0到2π之间的等间距的100个点。然后使用`np.sin()`函数计算了每个点的正弦值，得到了另一个一维数组`y`。最后使用`plt.plot()`函数将`x`和`y`作为参数绘制出图像，并使用`plt.show()`函数显示图像。