对python3 一组数值的归一化处理方法详解
1、什么是归一化：
归一化就是把一组数（大于1）化为以1为最大值，0为最小值，其余数据按百分比计算的方法。如：1，2，3.，那归一化后就是：0，0.5，1
2、归一化步骤：
如：2，4，6
（1）找出一组数里的最小值和最大值，然后就算最大值和最小值的差值
min=2；max=6；r=max-min=4
（2）数组中每个数都减去最小值
2，4，6变成0，2，4
（3）再除去差值r
0，2，4变成0，0.5，1
就得出归一化后的数组了
3、用python把一个矩阵中每列的数字归一化
importnumpyasnp defautoNorm(data):#传入一个矩阵 mins=data.min(0)#返回data矩阵中每一列中最小的元素，返回一个列表 maxs=data.max(0)#返回data矩阵中每一列中最大的元素，返回一个列表 ranges=maxs-mins#最大值列表-最小值列表=差值列表 normData=np.zeros(np.shape(data))#生成一个与data矩阵同规格的normData全0矩阵，用于装归一化后的数据 row=data.shape[0]#返回data矩阵的行数 normData=data-np.tile(mins,(row,1))#data矩阵每一列数据都减去每一列的最小值 normData=normData/np.tile(ranges,(row,1))#data矩阵每一列数据都除去每一列的差值（差值=某列的最大值-某列最小值） returnnormData arr=np.array([[8,7,8],[4,3,1],[6,9,8]]) print(autoNorm(arr)) 打印结果： [[1.0.666666671.] [0.0.0.] [0.51.1.]]
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