Python里的行歸一化是一種常用的數據預處理和數據歸一化技術,通常用于統計學習算法,如kNN算法和神經網絡等等。它是對數據進行線性變換,在保持相對大小不變的前提下把數據縮放到統一的尺度。
實現行歸一化有兩種方法,一種是利用Numpy庫提供的方法,另外一種是手動實現。下面我們將介紹這兩種方法的具體實現,分別使用pre標簽包含。
import numpy as np #方式一 def normalize1(data): #計算每行模長 row_norms = np.linalg.norm(data, axis=1) #除以每行模長,得到行歸一化后的數據 return data / row_norms[:, np.newaxis] #方式二 def normalize2(data): #創建空數組 result = np.empty_like(data) #對樣本逐行進行歸一化處理 for i, row in enumerate(data): result[i] = row / np.linalg.norm(row) return result
以上代碼中,第一種方法使用了NumPy的linalg.norm函數對每行數據的模長進行計算并對數據進行歸一化處理,在計算數組的時候使用了NumPy的廣播機制,該方法的效率很高。第二種方法是利用循環逐一進行歸一化處理,更清晰易懂。
無論采用哪種方式,行歸一化是一個非常實用的數據處理技術,在處理大型數據集時,行歸一化可以有效地加快計算速度,并提高統計學習算法的準確度。
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