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淺談利用numpy對(duì)矩陣進(jìn)行歸一化處理的方法

 更新時(shí)間:2018年07月11日 11:08:54   作者:DmrfCoder  
今天小編就為大家分享一篇淺談利用numpy對(duì)矩陣進(jìn)行歸一化處理的方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

本文不講歸一化原理,只介紹實(shí)現(xiàn)(事實(shí)上看了代碼就會(huì)懂原理),代碼如下:

def Normalize(data):
 m = np.mean(data)
 mx = max(data)
 mn = min(data)
 return [(float(i) - m) / (mx - mn) for i in data]

代碼只有5行并不復(fù)雜,但是需要注意的一點(diǎn)是一定要將計(jì)算的均值以及矩陣的最大、最小值存為變量放到循環(huán)里,如果直接在循環(huán)里計(jì)算對(duì)應(yīng)的值會(huì)造成歸一化特別慢,筆者之前有過深切的酸爽體驗(yàn)….

以上這篇淺談利用numpy對(duì)矩陣進(jìn)行歸一化處理的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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