多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析

 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
 #将csv文件导入矩阵当中
my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)
 #将数据集进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

 #最后的my_matrix_normorlize 实现了归一化my_matrix_normorlize

完整未解释代码:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)
scaler = MinMaxScaler( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

以上这篇python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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