python3 一组数值的归一化处理

1.什么是归一化：

归一化就是把一组数（大于1）化为以1为最大值，0为最小值，其余数据按百分比计算的方法。如：1，2，3.，那归一化后就是：0，0.5，1

2.归一化步骤：

如：2，4，6

（1）找出一组数里的最小值和最大值，然后就算最大值和最小值的差值

min = 2；  max = 6； r = max - min = 4

（2）数组中每个数都减去最小值

2，4，6 变成 0，2，4

（3）再除去差值r

0，2，4 变成 0，0.5，1

就得出归一化后的数组了

3.用python 把一个矩阵中每列的数字归一化

import numpy as npdef autoNorm(data):         #传入一个矩阵    mins = data.min(0)      #返回data矩阵中每一列中最小的元素，返回一个列表    maxs = data.max(0)      #返回data矩阵中每一列中最大的元素，返回一个列表    ranges = maxs - mins    #最大值列表 - 最小值列表 = 差值列表    normData = np.zeros(np.shape(data))     #生成一个与 data矩阵同规格的normData全0矩阵，用于装归一化后的数据    row = data.shape[0]                     #返回 data矩阵的行数    normData = data - np.tile(mins,(row,1)) #data矩阵每一列数据都减去每一列的最小值    normData = normData / np.tile(ranges,(row,1))   #data矩阵每一列数据都除去每一列的差值（差值 = 某列的最大值- 某列最小值）    return normDataarr = np.array([[8,7,8],[4,3,1],[6,9,8]])print(autoNorm(arr))打印结果：[[ 1.          0.66666667  1.        ] [ 0.          0.          0.        ] [ 0.5         1.          1.        ]]