python歸一化多維數組的方法

 這篇文章給大家分享的內容是python歸一化多維數組的方法，具有一定的參考價值，有需要的朋友參考一下

    今天遇到需要歸一化多維數組的問題，但是在網路上查閱了許多資料都是歸一化數組的一行或一列，對於怎麼歸一化一個多維數組的資料比較少，可是在tensorflow中為了訓練神經網路常常需要用到多維數組的資料比較少，可是在tensorflow中為了訓練神經網路常常需要用到多維資料。因此歸一化多維數組非常有必要。

    在查閱了大量資料之後發現在sklearn庫中的preprocessing可以直接歸一化多維數組。

1、使用sklearn.preprocessing.scale()函數，將給定資料標準化：具體公式是(x - mean)/std。其意義是：對每一列的資料減去這一列的平均值，然後除以這一列資料的標準差。最後得到的數據都在0附近，方差為1。具體程序範例如下：

from sklearn import preprocessing

data_normal = preprocessing.scale(data)#data是多维数据

2、使用sklearn.preprocessing.StandardScaler類，這個類別可以計算每一列資料的平均值和方差，並根據平均值和方差直接把原始資料歸一化。簡單範例如下：

from sklearn import preprocessing

#计算原始数据每行和每列的均值和方差，data是多维数据
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(data)
#得到每列的平均值,是一维数组
mean = scaler.mean_ 
#得到每列的标准差,是一维数组   
std = scaler.std_                                        
#标准化数据
data_nomal = scaler.transform(data)    
#可以直接使用训练集对测试集数据进行转换  
scaler.transform([[-1.,  1., 0.]])

3、sklearn.preprocessing.MinMaxScaler類別將資料縮放到一個指定的範圍。具體範例如下：

from sklearn import preprocessing

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
#标准化训练集数据
data_train_nomal = min_max_scaler.fit_transform(data_train)
 
#对测试集数据进行相同的归一化处理
data_test_minmax = min_max_scaler.transform(data_test)
#获取缩放因子属性，结果是一维数组
min_max_scaler.scale_                             
min_max_scaler.min_

4、附sklearn.preprocessing還可以做正規化

##（1）preprocessing.normalize( )對資料做正規化轉換

data_normalized = preprocessing.normalize(data, norm='l2')

（2）

preprocessing.Normalizer()先擬合資料再對資料進行正規化變換#

normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(data)  #拟合原始数据，data是多维数组
normalizer.transform(data) #正则化

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