这期内容当中小编将会给大家带来有关使用python怎么实现数据归一化，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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min-max标准化（Min-Max Normalization）

也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下： 

 

其中max为样本数据的大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

min-max标准化python代码如下：

import numpy as np
 
arr = np.asarray([0, 10, 50, 80, 100])
for x in arr:
  x = float(x - np.min(arr))/(np.max(arr)- np.min(arr))
  print x
 
# output
# 0.0
# 0.1
# 0.5
# 0.8
# 1.0

使用这种方法的目的包括：

1、对于方差非常小的属性可以增强其稳定性；

2、维持稀疏矩阵中为0的条目。

下面将数据缩至0-1之间，采用MinMaxScaler函数

from sklearn import preprocessing  
 
import numpy as np 
 
X = np.array([[ 1., -1., 2.], 
 
       [ 2., 0., 0.], 
 
       [ 0., 1., -1.]]) 
 
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 
 
X_minMax = min_max_scaler.fit_transform(X)

最后输出：

array([[ 0.5 , 0. , 1. ],
          [ 1. , 0.5 , 0.33333333], 
          [ 0. , 1. , 0. ]])

测试用例：

注意：这些变换都是对列进行处理。

当然，在构造类对象的时候也可以直接指定大最小值的范围：feature_range=(min, max)，此时应用的公式变为：

X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0)) 
X_minmax=X_std/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0))+X.min(axis=0))

Z-score标准化方法

也称为均值归一化(mean normaliztion)， 给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。转化函数为： 

 

其中 μμ 为所有样本数据的均值，σσ为所有样本数据的标准差。

import numpy as np
 
arr = np.asarray([0, 10, 50, 80, 100])
for x in arr:
  x = float(x - arr.mean())/arr.std()
  print x
 
# output
# -1.24101045599
# -0.982466610991
# 0.0517087689995
# 0.827340303992
# 1.34442799399

python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

上述就是小编为大家分享的使用python怎么实现数据归一化了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

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