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sklearn随笔-归一化(标准化)

发布时间:2025/3/12 36 豆豆
生活随笔 收集整理的这篇文章主要介绍了 sklearn随笔-归一化(标准化) 小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.

class sklearn.preprocessing.Normalizer(norm=’l2’, copy=True)[source]
fit(X[, y]) 什么都不做并且返回估计量,但不改变
fit_transform(X[, y]) 作用于数据,然后转换它。

from sklearn.preprocessing import Normalizer X = [[4, 1, 2, 2], [1, 3, 9, 3], [5, 7, 5, 1]] transformer = Normalizer().fit(X) print transformer.transform(X) print X

[[0.8 0.2 0.4 0.4]
[0.1 0.3 0.9 0.3]
[0.5 0.7 0.5 0.1]]
[[4, 1, 2, 2], [1, 3, 9, 3], [5, 7, 5, 1]]

总结

以上是生活随笔为你收集整理的sklearn随笔-归一化(标准化)的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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