一、三大编程范式
1、面向过程编程
2、函数式编程
3、面向对象编程
二、编程进化论
1.编程最开始就是无组织无结构，从简单控制流中按步写指令
2.从上述的指令中提取重复的代码块或逻辑，组织到一起(比方说，你定义了一个函数)，便实现了代码重用，且代码由无结构走向了结构化，创建程序的过程变得更具逻辑性
3.我
前言：在实际处理数据时，可能会遇到样本容量太少导致过度拟合、特征之间存在相关性或者所表示的含义相近等问题，也就是特征太多了！一个顺理成章的想法就是找出主要的特征，忽略其他的特征，降低数据集的维度，同时也能很好的解释问题。在这里隆重介绍一种简单的降维方法——主成分分析法！ 主成分分析法- Happy Halloween -主成分分析法(Principal compone
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2023-08-23 17:19:35
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# Python按列归一化
## 概述
在数据处理中，归一化是一种常见的数据预处理操作，可以将数据压缩到特定范围内，以便在模型训练中提高算法的性能。本文将介绍如何使用Python对数据进行按列归一化的操作。
## 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>你: 请求帮助实现Python按列归一化
你-->>小白: 确定流程并提供代码示例
```
原创
2024-03-27 03:39:05
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## Python按列进行归一化
作为一个经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中按列进行归一化。首先，我们需要明确一下整个流程，可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 按列进行归一化|
| 4 | 输出结果
原创
2024-03-15 06:22:49
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在很多机器学习数据挖掘的项目中，都免不了要去构建特征工程，在面临特征选择的时候经常会出现我们所提取到的不同的特征维度的数据本身的量纲或者是取值范围是不同的，比如我们在对人的属性建模的时候，人的体温取值都是在36-45之间，但是人的薪资确实可以差异很大，不同量纲对于模型的收敛速度和精度都会带来一定的影响，具体的分析可以网上差一些资料仔细看下就会懂了，这个不是本文的主要内容，在我之前的很多
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2024-09-18 13:32:23
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# Python矩阵按列归一化
## 引言
矩阵是线性代数中的一种常见数据结构，广泛应用于各个领域的科学计算和数据处理中。在某些情况下，我们需要对矩阵进行归一化处理，以便更好地进行数据分析和模型训练。本文将介绍如何使用Python对矩阵按列进行归一化，并提供相应的代码示例。
## 什么是矩阵按列归一化
矩阵按列归一化是将矩阵的每一列的元素都缩放到一个固定的范围内，常见的方法是将每一列的元素
原创
2023-10-16 09:45:26
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## python按列做归一化的实现流程
在Python中，我们可以使用一些库来实现按列归一化的功能，例如numpy和sklearn。下面是一种常见的实现流程：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 导入所需的库
2 | 读取数据
3 | 计算每列的最小值和最大值
4 | 使用归一化公式对每一列进行归一化
5 | 输出归一化后的数据
接下来，我们将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应
原创
2023-09-16 19:18:30
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## 数组如何按列归一化（归一化）
归一化是一种常用的数据预处理方法，在机器学习和数据分析中经常用到。它将数据按照一定的比例缩放，使得所有特征的取值范围都在相同的区间内。这样做的好处是可以消除不同特征之间的量纲差异，避免因为数据尺度不同而给模型训练带来的不便。在数组处理中，按列归一化是指将数组的每一列进行归一化操作。本文将介绍如何使用Python实现按列归一化。
### 1. 归一化的方法
原创
2023-10-07 11:38:18
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# Python数据按列归一化
## 引言
在数据分析和机器学习中，数据归一化是一个常见但又重要的预处理步骤。归一化可以处理不同特征的尺度差异，将它们转化为统一的范围，以便更好地进行分析和建模。在本文中，我将向你介绍如何使用Python将数据按列归一化。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个归一化过程的步骤和流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2023-09-26 12:47:34
155阅读
# Python中对Array某些列进行归一化
在数据分析和机器学习中，归一化是一项常见的预处理步骤。通过归一化，可以将不同特征的值范围统一，使得数据更易于比较和处理。在Python中，我们可以使用NumPy库来对数组的某些列进行归一化操作。本文将介绍如何使用Python进行归一化，并提供相应的代码示例。
## 什么是归一化？
归一化是将某个数据集转化为在某个特定范围内的标准化过程。常见的归
原创
2024-01-31 07:39:10
187阅读
# Array 归一化在 Python 中的应用
在数据科学和机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。一个常用的数据预处理方法是“归一化（Normalization）”。本文将介绍什么是归一化、为什么归一化重要，以及如何在 Python 中实现归一化操作。
## 什么是归一化？
归一化是指将数据的范围缩放到一个特定的区间，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。其主要目的是确保不同特性
原创
2024-09-05 03:43:28
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### 如何在R语言中实现按列归一化
在数据分析和机器学习中，数据的归一化是一项重要的预处理步骤。本文将介绍如何使用R语言对数据框按列进行归一化，帮助你更好地理解和应用这个过程。
#### 归一化流程
下面是实现按列归一化的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤说明 | 代码示例 |
|----------|---------
numpy作为python科学计算的基础模块，支撑起了pandas、matplotlib等使用。其中，ndarray作为numpy的重要使用对象不得不研究理解一下。ndarray，存储单一数据类型的多维数组结构，在内存中连续存在，以行索引和列索引的方式标记数组中的每一个元素。采用预编译好的C语言代码，性能上的表现十分不错。1、ndarray的数据结构2、ndarray的创建numpy主要有以下几种
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2023-08-22 15:50:30
272阅读
# Python数组归一化
在数据处理和机器学习中，归一化是一种常见的数据预处理技术，用于将数据缩放到特定范围内。在Python中，我们可以很容易地对数组进行归一化处理。本文将介绍什么是数组归一化、为什么需要进行归一化以及如何在Python中实现数组归一化。
## 为什么需要数组归一化
在机器学习中，不同特征的数值范围可能差异很大，这会影响模型的训练效果。通过归一化处理，可以使数据的数值范围
原创
2024-05-13 04:50:44
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# Python按列对数据进行归一化
## 介绍
在数据分析和机器学习领域，归一化是一个重要的预处理步骤。对于每一列数据，归一化将所有数据缩放到0和1之间，使得不同列的数值范围一致，这有助于算法的稳定性和效果提升。在本文中，我们将讨论如何使用Python对数据进行归一化。
## 流程
以下是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和
原创
2023-12-01 09:26:26
149阅读
# Python对数组按列进行归一化的实现
## 引言
在数据分析和机器学习领域，数据预处理是一个非常重要的步骤。其中，对数据进行归一化是常见的预处理操作之一。归一化可以将各个特征的取值范围转化为统一的区间，避免因为不同特征取值范围的差异导致的结果不准确。本文将介绍如何使用Python对数组按列进行归一化的方法。
## 步骤概览
以下是对数组按列进行归一化的步骤概览：
1. 计算每一列的最小
原创
2023-11-26 10:24:53
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# Python 将数组按列进行归一化
## 概述
在数据处理中，归一化是一种经常使用的技术，用于将不同列的数据统一到相同的尺度范围内，避免数据之间的差异对模型训练产生影响。本文将教你如何使用Python将数组按列进行归一化。
## 流程图
下表展示了实现“Python将数组按列进行归一化”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 |
原创
2024-07-12 06:15:51
109阅读
本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！ Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现mp.weixin.qq.com
常用的张量操作cat对数据沿着某一维度进行拼接，cat后的总维度数不变，需要注意两个张量进行cat时某一维的维数要相同，否则会报错！ impor
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2023-09-23 01:11:14
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文章目录LN论文导读LN论文地址五种归一化Batch Normalization及实现Layer Normalization及实现Instance normalization及实现Group normalization及实现Weight normalization及实现 LN论文导读BN优点：批归一化(BN)技巧是基于batch的训练样本的均值和方差对mini_batch输入进行归一化，能在前馈
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2023-08-27 09:44:42
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需要解决的问题：import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[4,5,6],[7,np.nan,9]],columns=['A','B','C'])
print(df)怎样将0、2行 B 、C列数值替换A、B 两列的数值 （即数据左移一列）？一、方法介绍所使用的方法：将需要错位的数据块筛出构造新表，
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2023-08-21 15:45:23
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