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這篇文章主要介紹了python怎么實現對數據集的歸一化的方法，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
python的五大特點：1.簡單易學，開發程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向對象，與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。3.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。
多數情況下，需要對數據集進行歸一化處理，再對數據進行分析
#首先，引入兩個庫 ，numpy,sklearn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
#將csv文件導入矩陣當中
my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)
#將數據集進行歸一化處理
scaler = MinMaxScaler( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)
#最后的my_matrix_normorlize 實現了歸一化my_matrix_normorlize完整未解釋代碼：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)
scaler = MinMaxScaler( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“python怎么實現對數據集的歸一化的方法”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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