НОРМАЛИЗАЦИЯ МАССИВА NUMPY

Нормализация массива numpy - это процесс изменения масштаба данных массива, чтобы они находились в диапазоне от 0 до 1. Это может быть полезно при анализе данных, где значения переменных имеют большой разброс в значениях. Процесс нормализации позволяет сравнивать переменные относительно друг друга.

В numpy можно использовать методы масштабирования для нормализации массива. Например, можно воспользоваться функцией MinMaxScaler() из модуля sklearn.preprocessing:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
normalized_array = scaler.fit_transform(array)

Здесь array - это исходный массив, который мы хотим нормализовать. Функция fit_transform() возвращает нормализованный массив, который мы сохраняем в переменной normalized_array.

Еще один метод нормализации массива numpy - это использование функции normalize() из модуля numpy.linalg. В отличие от MinMaxScaler(), эта функция может работать с многомерными массивами:

import numpy as np
normalized_array = np.linalg.normalize(array, axis=0)

Здесь axis=0 указывает, что мы хотим нормализовать массив по столбцам. Если нужно нормализовать по строкам, нужно указать параметр axis=1.

List Comprehension - BEST Python feature !!! Fast and Efficient

Python NumPy For Your Grandma - 2.6 Basic Math On Arrays

NumPy - Criar e preencher arrays com valores específicos e aleatórios em Python

Aprenda como usar o Numpy (Python para machine learning - Aula 10)

Solução de sistema de equações lineares com a rotina pygame.ru do Python

NumPy Operations - Ultimate Guide to Methods and Functions for Beginners!

How to calculate L1 and L2 norm in NumPy Python - Module NumPy Tutorial - Part 30

Python NumPy For Your Grandma - 4.2 Math Functions

Python NumPy For Your Grandma - 2.1 NumPy Array Motivation

NumPy Default Arrays (Zeros, Ones, Full methods) - Learn NumPy Series

BLGPG-D03619C8435B-24-11-24-00

Новые материалы:

© 2024 pygame.ru