NumPy数组的最小-最大归一化
我有以下numpy数组：
foo = np.array([[0.0, 10.0], [0.13216, 12.11837], [0.25379, 42.05027], [0.30874, 13.11784]])
产生：
[[ 0. 10. ]
[ 0.13216 12.11837]
[ 0.25379 42.05027]
[ 0.30874 13.11784]]
如何标准化此数组的Y分量。所以它给了我类似的东西：
[[ 0. 0. ]
[ 0.13216 0.06 ]
[ 0.25379 1 ]
[ 0.30874 0.097]]
问题答案：
参考此交叉验证链接，如何将数据标准化到0-1范围？，看来您可以在的最后一列执行最小-最大规格化foo。
v = foo[:, 1] # foo[:, -1] for the last column
foo[:, 1] = (v - v.min()) / (v.max() - v.min())
foo
array([[ 0. , 0. ],
[ 0.13216 , 0.06609523],
[ 0.25379 , 1. ],
[ 0.30874 , 0.09727968]])
执行规范化的另一种方法（由OP建议）是使用sklearn.preprocessing.normalize，其产生的结果略有不同-
from sklearn.preprocessing import normalize
foo[:, [-1]] = normalize(foo[:, -1, None], norm='max', axis=0)
foo
array([[ 0. , 0.2378106 ],
[ 0.13216 , 0.28818769],
[ 0.25379 , 1. ],
[ 0.30874 , 0.31195614]])
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