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python數(shù)據(jù)歸一化的函數(shù)嗎
目測是autonorm.py中l(wèi)in 17 normdataset=zeros(shape(dataset)) 這一句 shape(dataset)返回的是元組，但是zeros( args )需要的是整形參數(shù)，做個類型轉(zhuǎn)換就ok了
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[Python] 數(shù)組歸一化
將數(shù)組歸一化
歸一化：將一組數(shù)據(jù)變化到某個固定區(qū)間中，通常，這個區(qū)間是[0,1]，廣義的講，可以是各種區(qū)間，比如映射到[0,1]一樣可以繼續(xù)映射到其他范圍，圖像中可能會映射到[0,255]，其他情況可能映射到[-1,1]。
Python 數(shù)據(jù)歸一化/標準化
數(shù)據(jù)的標準化（normalization）是將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間。在某些比較和評價的指標處理中經(jīng)常會用到，去除數(shù)據(jù)的單位限制，將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值，便于不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權(quán)。最典型的就是數(shù)據(jù)的歸一化處理，即將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到(0,1]區(qū)間上
（1）0-1標準化
將數(shù)據(jù)的最大最小值記錄下來，并通過max-min作為基數(shù)（即min=0,max=1)進行數(shù)據(jù)的歸一化處理
x=(x - min) / (max - min)
（2）Z-score標準化
Z分數(shù)（z-score），是一個分數(shù)與平均數(shù)的差再除以標準差的過程 → z=(x-μ)/σ，其中x為某一具體分數(shù)，μ為平均數(shù)，σ為標準差
Z值的量代表著原始分數(shù)和母體平均值之間的距離，是以標準差為單位計算。在原始分數(shù)低于平均值時Z則為負數(shù)，反之則為正數(shù)
數(shù)學意義：一個給定分數(shù)距離平均數(shù)多少個標準差?
當前名稱：python中歸一化函數(shù) python數(shù)據(jù)歸一化函數(shù)
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