python矩陣歸一化

㈠ python數據歸一化的函數嗎

目測是autonorm.py中lin 17 normdataset=zeros(shape(dataset)) 這一句 shape(dataset)返回的是元組，但是zeros( args )需要的是整形參數，做個類型轉換就ok了

㈡ python怎麼將多維矩陣變成一維矩陣

array 是腳本中存儲著從文件中解讀數據的列表 b=pprint.pprint(array) # b是pprint調用的返回值；pprint並不將返回任何數據，所以b==None

㈢ python 矩陣運算問題

np.shape(np.ones(3))
Out[59]:(3,)
np.shape(np.ones(3).reshape((3,1)))
Out[62]:(3,1)

㈣ 在python上數據歸一化後怎樣還原

看到各位大佬們都會把原始數據進行歸一化，再處理。可是都沒有人講怎樣把歸一化的數據還原回來。
目前可找到的方法就只有matlab上的這個函數：
xtt = mapminmax('reverse',y1,ps)
在python上，就看到許多人推薦用sklearn進行歸一化，但沒有還原的方法呀。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
你要問我為什麼 要還原？
把日期和氣溫的數據放到模型里跑半天，想看看下一天的氣溫，結果出來一個0.837之類東西。

sklearn中transform用來歸一化後，可以用inverse_transform還原。

㈤ 下面這段Python首先讀入數據，然後向歸一化數據，但是下面代碼問題出在哪呢

目測是autonorm.py中lin 17
normdataset=zeros(shape(dataset))
這一句
shape(dataset)返回的是元組，但是zeros( args )需要的是整形參數，做個類型轉換就ok了

㈥ Python表示矩陣的方法分析

Python表示矩陣的方法分析
本文實例講述了Python表示矩陣的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：
在c語言中，表示個「整型3行4列」的矩陣，可以這樣聲明：int a[3][4];在python中一不能聲明變數int，二不能列出維數。可以利用列表中夾帶列表形式表示。例如：
表示矩陣 ，可以這樣：
count = 1
a = []
for i in range(0, 3):
tmp = []
for j in range(0, 3):
tmp.append(count)
count += 1
a.append(tmp)
print a

結果：
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

但是注意一點：初始化（賦值全部為0時），下面是錯誤的！！
tmp = []
for j in range(0, 3):
tmp.append(0)
a = []
for i in range(0, 3):
a.append(tmp)
print a
結果：
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

原因：這樣的列表tmp為同一個，改變任意行，其他行都會給隨著改變，千萬注意！！，下面正確：
a = []
for i in range(0, 3):
tmp = []
for j in range(0, 3):
tmp.append(0)
a.append(tmp)
print a

㈦ python怎麼將一個未知大小的矩陣轉為一維的

加入矩陣為m，那麼m.reshape([-1,1])就可以了，其中的-1表示由程序幫你自動計算出應該重整為幾維的

㈧ 怎麼得到python中歸一化直方圖橫坐標的對應值

a=plt.hist()
a[0]就是bins的高度，a[1]就是bins的列表

㈨ python怎麼做均值方差歸一化

可以用線性歸一化,就是找到最大值和最小值。
平均數是表示一組數據集中趨勢的量數，是指在一組數據中所有數據之和再除以這組數據的個數。它是反映數據集中趨勢的一項指標。解答平均數應用題的關鍵在於確定「總數量」以及和總數量對應的總份數。在統計工作中，平均數（均值）和標准差是描述數據資料集中趨勢和離散程度的兩個最重要的測度值。