python numpy 按行归一化的实例

如下所示：

import numpy as np

Z=np.random.random((5,5))
Zmax,Zmin=Z.max(axis=0),Z.min(axis=0)
Z=(Z-Zmin)/(Zmax-Zmin)
print(Z)

以上这篇python numpy 按行归一化的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

    多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np #将csv文件导入矩阵当中 my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0) #将数据集进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(

  • 详解python实现数据归一化处理的方式：（0,1）标准化

    详解python实现数据归一化处理的方式：（0,1）标准化

    在机器学习过程中,对数据的处理过程中,常常需要对数据进行归一化处理,下面介绍(0, 1)标准化的方式,简单的说,其功能就是将预处理的数据的数值范围按一定关系"压缩"到(0,1)的范围类. 通常(0, 1)标注化处理的公式为: 即将样本点的数值减去最小值,再除以样本点数值最大与最小的差,原理公式就是这么基础. 下面看看使用python语言来编程实现吧 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def noramlization(

  • Python数据预处理之数据规范化（归一化）示例

    Python数据预处理之数据规范化（归一化）示例

    本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化.分享给大家供大家参考,具体如下: 数据规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进行标准化(归一化)处理,将数据按照比例进行缩放,使之落入一个特定的区域,便于进行综合分析. 数据规范化方法主要有: - 最小-最大规范化 - 零-均值规范化 数据示例 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'normali

  • python实现几种归一化方法（Normalization Method）

    数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题,当不同的特征成列在一起的时候,由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据"吃掉"的情况,这个时候我们需要做的就是对抽取出来的features vector进行归一化处理,以保证每个特征被分类器平等对待.下面我描述几种常见的Normalization Method,并提供相应的python实现(其实很简单): 1.(0,1)标准化: 这是最简单也是最容易想到的方法,通过遍历feature vector里的每一个数据,将

  • 对python3 一组数值的归一化处理方法详解

    1.什么是归一化: 归一化就是把一组数(大于1)化为以1为最大值,0为最小值,其余数据按百分比计算的方法.如:1,2,3.,那归一化后就是:0,0.5,1 2.归一化步骤: 如:2,4,6 (1)找出一组数里的最小值和最大值,然后就算最大值和最小值的差值 min = 2: max = 6: r = max - min = 4 (2)数组中每个数都减去最小值 2,4,6 变成 0,2,4 (3)再除去差值r 0,2,4 变成 0,0.5,1 就得出归一化后的数组了 3.用python 把一个矩阵中

  • 基于数据归一化以及Python实现方式

    数据归一化: 数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权. 为什么要做归一化: 1)加快梯度下降求最优解的速度 如果两个特征的区间相差非常大,其所形成的等高线非常尖,很有可能走"之字型"路线(垂直等高线走),从而导致需要迭代很多次才能收敛. 2)有可能提高精度 一些分类器需要计算样本之间的距离,如果一个特征值域范围非常大,那么距离计算就主要取决于这个特征,从而与实际情况相悖(比如这时

  • python numpy 按行归一化的实例

    如下所示: import numpy as np Z=np.random.random((5,5)) Zmax,Zmin=Z.max(axis=0),Z.min(axis=0) Z=(Z-Zmin)/(Zmax-Zmin) print(Z) 以上这篇python numpy 按行归一化的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • python 统计代码行数简单实例

     python 统计代码行数简单实例 送测的时候,发现需要统计代码行数 于是写了个小程序统计自己的代码的行数. #calclate_code_lines.py import os def afileline(f_path): res = 0 f = open(f_path) for lines in f: if lines.split(): res += 1 return res if __name__=='__main__': host = 'E:'+os.sep+'develop'+os.s

  • python 读入多行数据的实例

    一.前言 本文主要使用python 的raw_input() 函数读入多行不定长的数据,输入结束的标志就是不输入数字情况下直接回车,并填充特定的数作为二维矩阵 二.代码 def get2DlistData(): res = [] inputLine = raw_input() #以字符串的形式读入一行 #如果不为空字符串作后续读入 while inputLine != '': listLine = inputLine.split(' ') #以空格划分就是序列的形式了 listLine = [i

  • Python numpy 点数组去重的实例

    废话不多说,直接上代码,有详细注释 # coding = utf-8 import numpy as np from IPython import embed # xy 输入,可支持浮点数操作 速度很快哦 # return xy 去重后结果 def duplicate_removal(xy): if xy.shape[0] < 2: return xy _tmp = (xy*4000).astype('i4') # 转换成 i4 处理 _tmp = _tmp[:,0] + _tmp[:,1]*1

  • Python:Numpy 求平均向量的实例

    如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b = np.array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> a array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> c = a + b >

  • python+numpy按行求一个二维数组的最大值方法

    问题描述: 给定一个二维数组,求每一行的最大值 返回一个列向量 如: 给定数组[1,2,3:4,5,3] 返回[3:5] import numpy as np x = np.array([[1,2,3],[4,5,3]]) # 先求每行最大值得下标 index_max = np.argmax(x, axis=1)# 其中,axis=1表示按行计算 print(index_max.shape) max = x[range(x.shape[0]), index_max] print(max) # 注

  • 计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例

    计算Python Numpy向量之间的欧氏距离,已知vec1和vec2是两个Numpy向量,欧氏距离计算如下: import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1 - vec2))) 或者直接: dist = numpy.linalg.norm(vec1 - vec2) 补充知识:Python中计算两个数据点之间的欧式距离,一个点到数据集中其他点的距离之和 如下所示: 计算数两个数据点之间的欧式距离 import numpy as

  • 用Python实现命令行闹钟脚本实例

    前言: 这篇文章给大家介绍了怎样用python创建一个简单的报警,它可以运行在命令行终端,它需要分钟做为命令行参数,在这个分钟后会打印"wake-up"消息,并响铃报警,你可以用0分钟来测试,它会立即执行,用扬声器控制面板调整声音. 以下是脚本: # alarm_clock.py # Description: A simple Python program to make the computer act # like an alarm clock. Start it running

  • Python numpy实现数组合并实例(vstack,hstack)

    若干个数组可以沿不同的轴合合并到一起,vstack,hstack的简单用法, >>> a = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> a array([[ 8., 8.], [ 0., 0.]]) >>> b = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> b array([[ 1., 8.], [ 0., 4.]]) >>> np.vs

  • python numpy 显示图像阵列的实例

    每次要显示图像阵列的时候,使用自带的 matplotlib 或者cv2 都要设置一大堆东西,subplot,fig等等,突然想起 可以利用numpy 的htstack() 和 vstack() 将图片对接起来组成一张新的图片.因此写了写了下面的函数.做了部分注释,一些比较绕的地方可以自行体会. 大致流程包括: 1.输入图像列表 img_list 2.show_type : 最终的显示方式,输入为行数列数 (例如 show_type=22 ,则最终显示图片为两行两列) 3.basic_shape,

随机推荐