Hướng dẫn range normalize python - phạm vi bình thường hóa python

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tìm hiểu về cách bình thường hóa dữ liệu trong Python. Trong khi bình thường hóa chúng tôi thay đổi thang đo của dữ liệu. Dữ liệu thường được định dạng lại để rơi vào khoảng 0-1.

Nội dung chính ShowShow

• Tại sao chúng ta cần bình thường hóa dữ liệu trong Python?
• Các bước để bình thường hóa dữ liệu trong Python
• Sử dụng bình thường hóa () từ sklearn
• Hoàn thành mã
• Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()
• Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.
• Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.
• Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()
• Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.
• Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.
• Vì bình thường hóa () chỉ bình thường hóa các giá trị dọc theo các hàng, chúng ta cần chuyển đổi cột thành một mảng trước khi chúng ta áp dụng phương thức.
• Trong Python, mô -đun Sklearn cung cấp một đối tượng gọi là MinMaxScaler bình thường hóa dữ liệu đã cho bằng các giá trị tối thiểu và tối đa. Ở đây Phương thức FIT_TRANFORM tỷ lệ dữ liệu từ 0 đến 1 bằng đối tượng MinMaxScaler.fit_tranform method scales the data between 0 and 1 using the MinMaxScaler object.

Giá trị tối thiểu trong bộ dữ liệu là 13 và giá trị tối đa là 71 .. Show

• Tại sao chúng ta cần bình thường hóa dữ liệu trong Python?
• Các bước để bình thường hóa dữ liệu trong Python
• Sử dụng bình thường hóa () từ sklearn
• Hoàn thành mã
• Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()
• Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.
• Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.
• Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()
• Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.
• Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.
• Vì bình thường hóa () chỉ bình thường hóa các giá trị dọc theo các hàng, chúng ta cần chuyển đổi cột thành một mảng trước khi chúng ta áp dụng phương thức.
• Trong Python, mô -đun Sklearn cung cấp một đối tượng gọi là MinMaxScaler bình thường hóa dữ liệu đã cho bằng các giá trị tối thiểu và tối đa. Ở đây Phương thức FIT_TRANFORM tỷ lệ dữ liệu từ 0 đến 1 bằng đối tượng MinMaxScaler.fit_tranform method scales the data between 0 and 1 using the MinMaxScaler object.

Tại sao chúng ta cần bình thường hóa dữ liệu trong Python?

Các bước để bình thường hóa dữ liệu trong Python

Sử dụng bình thường hóa () từ sklearn

Hoàn thành mãfeature scaling.

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.

Các bước để bình thường hóa dữ liệu trong Python

Sử dụng bình thường hóa () từ sklearn

Hoàn thành mãsklearn.

Sử dụng bình thường hóa () từ sklearn

Hoàn thành mã

from sklearn import preprocessing

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

import numpy as np
x_array = np.array([2,3,5,6,7,4,8,7,6])

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

normalized_arr = preprocessing.normalize([x_array])
print(normalized_arr)

Hoàn thành mã

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

from sklearn import preprocessing
import numpy as np
x_array = np.array([2,3,5,6,7,4,8,7,6])
normalized_arr = preprocessing.normalize([x_array])
print(normalized_arr)

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

[0.11785113, 0.1767767 , 0.29462783, 0.35355339, 0.41247896,
        0.23570226, 0.47140452, 0.41247896, 0.35355339]

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.

Làm cách nào để bình thường hóa dữ liệu từ 0 đến 1 trong Python?

import pandas as pd
housing = pd.read_csv("/content/sample_data/california_housing_train.csv")

Làm thế nào để bạn bình thường hóa dữ liệu từ 0 đến 1?

from sklearn import preprocessing
x_array = np.array(housing['total_bedrooms'])
normalized_arr = preprocessing.normalize([x_array])
print(normalized_arr)

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

[[0.01437454 0.02129852 0.00194947 ... 0.00594924 0.00618453 0.00336115]]

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.

from sklearn import preprocessing
import pandas as pd
housing = pd.read_csv("/content/sample_data/california_housing_train.csv")
d = preprocessing.normalize(housing)
scaled_df = pd.DataFrame(d, columns=names)
scaled_df.head()

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

from sklearn import preprocessing
import pandas as pd
housing = pd.read_csv("/content/sample_data/california_housing_train.csv")
d = preprocessing.normalize(housing, axis=0)
scaled_df = pd.DataFrame(d, columns=names)
scaled_df.head()

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.

import numpy as np
x_array = np.array([2,3,5,6,7,4,8,7,6])

0

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()(0 and 1).

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

import numpy as np
x_array = np.array([2,3,5,6,7,4,8,7,6])

1

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

Chúng ta có thể thấy rằng tất cả các giá trị bây giờ nằm ​​giữa phạm vi 0 đến 1. Đây là cách phương thức bình thường hóa () theo sklearn hoạt động.

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

Bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng cách sử dụng bình thường ()

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.

Đầu ra:

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.(0 and 1).(0 and 1).fit_tranform method scales the data between 0 and 1 using the MinMaxScaler object.

Bạn cũng có thể bình thường hóa các cột trong bộ dữ liệu bằng phương pháp này. Hãy cùng xem cách làm điều đó tiếp theo.(0 and 1).

Vì bình thường hóa () chỉ bình thường hóa các giá trị dọc theo các hàng, chúng ta cần chuyển đổi cột thành một mảng trước khi chúng ta áp dụng phương thức..

Làm cách nào để bình thường hóa dữ liệu từ 0 đến 1 trong Python?fit_tranform method scales the data between 0 and 1 using the MinMaxScaler object.

Trong Python, mô -đun Sklearn cung cấp một đối tượng gọi là MinMaxScaler bình thường hóa dữ liệu đã cho bằng các giá trị tối thiểu và tối đa. Ở đây Phương thức FIT_TRANFORM tỷ lệ dữ liệu từ 0 đến 1 bằng đối tượng MinMaxScaler.fit_tranform method scales the data between 0 and 1 using the MinMaxScaler object.

where:.

Làm thế nào để bạn bình thường hóa dữ liệu từ 0 đến 1?.

Cách bình thường hóa dữ liệu từ 0 đến 1..

Để bình thường hóa các giá trị trong bộ dữ liệu là từ 0 đến 1, bạn có thể sử dụng công thức sau:.

zi = (xi - min (x)) / (max (x) - min (x)). to Normalize Data in Python This is a more popular choice for normalizing datasets. You can see that the values in the output are between (0 and 1). MinMaxScaler also gives you the option to select feature range. By default, the range is set to (0,1).

Ví dụ: giả sử chúng ta có bộ dữ liệu sau:.

Tại Sao Chún Ta Bình thường HóterCác biến được đo ở các thang đo khác nhau không đóng góp như nhau vào phân tích và cuối cùng có thể tạo ra một BAIs.when we compare measurements that have different units. Variables that are measured at different scales do not contribute equally to the analysis and might end up creating a bais.