用python 进行归一化

以下是两种Python实现归一化的方法：

1. 最大最小值归一化

def min_max_normalize(data):
    """
    最大最小值归一化
    :param data: 需要归一化的数据，类型为list
    :return: 归一化后的数据，类型为list
    """
    max_value = max(data)
    min_value = min(data)
    norm_data = [(i - min_value) / (max_value - min_value) for i in data]
    return norm_data

2. Z-score标准化

def z_score_normalize(data):
    """
    Z-score标准化
    :param data: 需要归一化的数据，类型为list
    :return: 归一化后的数据，类型为list
    """
    mean_value = np.mean(data)
    std_value = np.std(data)
    norm_data = [(i - mean_value) / std_value for i in data]
    return norm_data

相关问题

python进行归一化处理

Python进行归一化处理有几种方法，其中包括Sigmoid函数和Normalization Method。Sigmoid函数是一种常用的归一化方法，它将数据映射到0和1之间，可以使用NumPy库中的expit函数实现。而Normalization Method是另一种常见的归一化方法，它可以将数据映射到指定的区间，常见的方法有Min-Max归一化和Z-Score归一化。Min-Max归一化将数据线性映射到指定区间，可以使用Scikit-learn库中的MinMaxScaler类实现。Z-Score归一化将数据转化为标准正态分布，可以使用Scikit-learn库中的StandardScaler类实现。

python中归一化和反归一化

以下是Python中归一化和反归一化的例子：

1. 归一化

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler()
print(scaler.fit(data))
print(scaler.transform(data))

输出：

MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0, 1))
[[0.   0.  ]
 [0.25 0.25]
 [0.5  0.5 ]
 [1.   1.  ]]

2. 反归一化

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler()
print(scaler.fit(data))
print(scaler.transform(data))
print(scaler.inverse_transform(scaler.transform(data)))

输出：

MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0, 1))
[[0.   0.  ]
 [0.25 0.25]
 [0.5  0.5 ]
 [1.   1.  ]]
[[-1.   2. ]
 [-0.5  6. ]
 [ 0.  10. ]
 [ 1.  18. ]]