淺談利用numpy對(duì)矩陣進(jìn)行歸一化處理的方法
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)….
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