python数据归一化代码(python 归一化)
PYTHON实现对CSV文件多维不同单位数据的归一化处理
1）线性归一化
这种归一化比较适用在数值比较集中的情况，缺陷就是如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续的效果不稳定，实际使用中可以用经验常量来代替max和min。
2）标准差标准化
经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。
3）非线性归一化
经常用在数据分化较大的场景，有些数值大，有些很小。通过一些数学函数，将原始值进行映射。该方法包括log、指数、反正切等。需要根据数据分布的情况，决定非线性函数的曲线。
log函数：x = lg(x)/lg(max)
反正切函数：x = atan(x)*2/pi
Python实现
线性归一化
定义数组：x = numpy.array(x)
获取二维数组列方向的最大值：x.max(axis = 0)
获取二维数组列方向的最小值：x.min(axis = 0)
对二维数组进行线性归一化：
def max_min_normalization(data_value, data_col_max_values, data_col_min_values):
""" Data normalization using max value and min value
Args:
data_value: The data to be normalized
data_col_max_values: The maximum value of data's columns
data_col_min_values: The minimum value of data's columns
"""
data_shape = data_value.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]
for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value[i][j] = \
(data_value[i][j] - data_col_min_values[j]) / \
(data_col_max_values[j] - data_col_min_values[j])
标准差归一化
定义数组：x = numpy.array(x)
获取二维数组列方向的均值：x.mean(axis = 0)
获取二维数组列方向的标准差：x.std(axis = 0)
对二维数组进行标准差归一化：
def standard_deviation_normalization(data_value, data_col_means,
data_col_standard_deviation):
""" Data normalization using standard deviation
Args:
data_value: The data to be normalized
data_col_means: The means of data's columns
data_col_standard_deviation: The variance of data's columns
"""
data_shape = data_value.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]
for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value[i][j] = \
(data_value[i][j] - data_col_means[j]) / \
data_col_standard_deviation[j]
非线性归一化（以lg为例）
定义数组：x = numpy.array(x)
获取二维数组列方向的最大值：x.max(axis=0)
获取二维数组每个元素的lg值：numpy.log10(x)
获取二维数组列方向的最大值的lg值：numpy.log10(x.max(axis=0))
对二维数组使用lg进行非线性归一化：
def nonlinearity_normalization_lg(data_value_after_lg,
data_col_max_values_after_lg):
""" Data normalization using lg
Args:
data_value_after_lg: The data to be normalized
data_col_max_values_after_lg: The maximum value of data's columns
"""
data_shape = data_value_after_lg.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]
for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value_after_lg[i][j] = \
data_value_after_lg[i][j] / data_col_max_values_after_lg[j]
Python 数据归一化/标准化
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到(0,1]区间上
（1）0-1标准化
将数据的最大最小值记录下来，并通过max-min作为基数（即min=0,max=1)进行数据的归一化处理
x=(x - min) / (max - min)
（2）Z-score标准化
Z分数（z-score），是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程 → z=(x-μ)/σ，其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差
Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数
数学意义：一个给定分数距离平均数多少个标准差?
python怎么做均值方差归一化
可以用线性归一化,就是找到最大值和最小值。
平均数是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中，平均数（均值）和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。
下面这段Python首先读入数据，然后向归一化数据，但是下面代码问题出在哪呢？
目测是autonorm.py中lin 17
normdataset=zeros(shape(dataset))
这一句
shape(dataset)返回的是元组，但是zeros( args )需要的是整形参数，做个类型转换就ok了
[Python] 数组归一化
将数组归一化
归一化：将一组数据变化到某个固定区间中，通常，这个区间是[0,1]，广义的讲，可以是各种区间，比如映射到[0,1]一样可以继续映射到其他范围，图像中可能会映射到[0,255]，其他情况可能映射到[-1,1]。
在python上数据归一化后怎样还原
数据归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。1、把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。2、是把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。