python矩阵归一化

㈠ python数据归一化的函数吗

目测是autonorm.py中lin 17 normdataset=zeros(shape(dataset)) 这一句 shape(dataset)返回的是元组，但是zeros( args )需要的是整形参数，做个类型转换就ok了

㈡ python怎么将多维矩阵变成一维矩阵

array 是脚本中存储着从文件中解读数据的列表 b=pprint.pprint(array) # b是pprint调用的返回值；pprint并不将返回任何数据，所以b==None

㈢ python 矩阵运算问题

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

㈣ 在python上数据归一化后怎样还原

看到各位大佬们都会把原始数据进行归一化，再处理。可是都没有人讲怎样把归一化的数据还原回来。
目前可找到的方法就只有matlab上的这个函数：
xtt = mapminmax('reverse',y1,ps)
在python上，就看到许多人推荐用sklearn进行归一化，但没有还原的方法呀。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
你要问我为什么 要还原？
把日期和气温的数据放到模型里跑半天，想看看下一天的气温，结果出来一个0.837之类东西。

sklearn中transform用来归一化后，可以用inverse_transform还原。

㈤ 下面这段Python首先读入数据，然后向归一化数据，但是下面代码问题出在哪呢

目测是autonorm.py中lin 17
normdataset=zeros(shape(dataset))
这一句
shape(dataset)返回的是元组，但是zeros( args )需要的是整形参数，做个类型转换就ok了

㈥ Python表示矩阵的方法分析

Python表示矩阵的方法分析
本文实例讲述了Python表示矩阵的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
在c语言中，表示个“整型3行4列”的矩阵，可以这样声明：int a[3][4];在python中一不能声明变量int，二不能列出维数。可以利用列表中夹带列表形式表示。例如：
表示矩阵 ，可以这样：
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

结果：
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

但是注意一点：初始化（赋值全部为0时），下面是错误的！！
tmp = []
for j in range(0, 3):
tmp.append(0)
a = []
for i in range(0, 3):
a.append(tmp)
print a
结果：
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

原因：这样的列表tmp为同一个，改变任意行，其他行都会给随着改变，千万注意！！，下面正确：
a = []
for i in range(0, 3):
tmp = []
for j in range(0, 3):
tmp.append(0)
a.append(tmp)
print a

㈦ python怎么将一个未知大小的矩阵转为一维的

加入矩阵为m，那么m.reshape([-1,1])就可以了，其中的-1表示由程序帮你自动计算出应该重整为几维的

㈧ 怎么得到python中归一化直方图横坐标的对应值

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

㈨ python怎么做均值方差归一化

可以用线性归一化,就是找到最大值和最小值。
平均数是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中，平均数（均值）和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。