python中归一化零到壹,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( )

scaler.fit(my_matrix)

scaler.data_max_

my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

#最后的my_matrix_normorlize 实现了归一化my_matrix_normorlize

完整未解释代码：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

import numpy as np

my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)

scaler = MinMaxScaler( )

scaler.fit(my_matrix)

scaler.data_max_

my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

以上这篇python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)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聚米学院。