淺談利用numpy對矩陣進(jìn)行歸一化處理的方法
更新時間：2018年07月11日 11:08:54 作者：DmrfCoder
今天小編就為大家分享一篇淺談利用numpy對矩陣進(jìn)行歸一化處理的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
本文不講歸一化原理，只介紹實(shí)現(xiàn)（事實(shí)上看了代碼就會懂原理），代碼如下：
def Normalize(data): m = np.mean(data) mx = max(data) mn = min(data) return [(float(i) - m) / (mx - mn) for i in data]
代碼只有5行并不復(fù)雜，但是需要注意的一點(diǎn)是一定要將計(jì)算的均值以及矩陣的最大、最小值存為變量放到循環(huán)里，如果直接在循環(huán)里計(jì)算對應(yīng)的值會造成歸一化特別慢，筆者之前有過深切的酸爽體驗(yàn)….
以上這篇淺談利用numpy對矩陣進(jìn)行歸一化處理的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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