import pandas as pd
import numpy as np
datafile = '../data/normalization_data.xls' # 参数初始化
data = pd.read_excel(datafile, header=None) # 读取数据最小-最大规范化 映射到区间>>> (data - data.min()) / (data.m
转载
2023-06-13 20:55:04
325阅读
Python对图像处理的简单运用 上篇博客把Python和PyCharm调试完毕，这次就来实际操作一下，通过课本的一些例子来加强对PyCharm的使用。这次运用的例子是对图像的处理——灰度图转换，图像标点和连接，直方图显示和均衡直方图以及高斯模糊的效果。（一）灰度图转换
转载
2023-12-27 19:16:57
90阅读
本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化(零均值规范化)。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。sklearn.preprocessing.
转载
2023-08-15 15:25:28
604阅读
实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow(gpu/cpu)函数介绍：标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)。这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。tf.image.per_image_standardization(image)，此函数的运算过程是将整幅图片标准化(不是归一化)，加速神经网络
我应该规范化数组。 我已经读过有关规范化的内容，并遇到了一个公式：我为此编写了以下函数：def normalize_list(list):
max_value = max(list)
min_value = min(list)
for i in range(0, len(list)):
list[i] = (list[i] - min_value) / (max_value - min_value
转载
2023-11-24 10:37:44
230阅读
标准输出(sys.stdout)对应的操作就是print(打印)了，标准输入(sys.stdin)则对应input(接收输入)操作，标准错误输出和标准输出类似也是print(打印)。python最基本的操作 - 打印：print其效果是把 1 写在console(命令行)里面让你看。实际上他的操作可以理解为：把console(命令行)作为一个板子，通过sys.stdout = console指定往
转载
2023-07-31 19:34:54
250阅读
刘丽文在《生产与运作管理》中对标准化作业的定义描述为：标准化作业是 指：通过现场观察、试验、改进后形成的目前最好的，最安全，最高效的标准作 业方式，标准化作业应该是以人的动作为中心，按照浪费最小、效果最好有效地进行生产的作业方法，是人、机、物、法、环的最佳结合方式的描述 。陆海军，郭明星在《全面标准化管理体系》一书中指出：标准化作业管理不仅要求我们在生产作业过程中严格遵守作业标准，更重要的是通过标
转载
2023-09-10 11:10:27
211阅读
在我的工作中，遇到“标准化Python”的问题时，我意识到需要从多个角度进行详细的分析及解决方案设计。这不仅涉及标准化的代码风格和模块组织，还包括如何有效地进行备份、恢复、监控等操作。以下是我对这一过程的整理，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和监控告警的各个方面。
## 备份策略
在进行标准化前，首先需要明确我们的数据备份策略。我构建了一份思维导图，帮助我梳理备份的关键点
Python sklearn学习之数据预处理——标准化 文章目录Python sklearn学习之数据预处理——标准化1. 数据集常见标准化方式min-max标准化(Min-Max-normalization)z-score 标准化(zero-mean-normalization)2. 数据标准化实现2.1 z-score 标准化(zero-mean-normalization)2.1.1 Sta
转载
2024-05-30 08:24:47
111阅读
python基本语法有哪些？python基本语法总结：1.Python标识符在 Python里，标识符有字母、数字、下划线组成。在 Python中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。Python中的标识符是区分大小写的。以下划线开头的标识符是有特殊意义的。以单下划线开头 _foo的代表不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用 from xxx impo
转载
2024-07-29 14:19:12
46阅读
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。 也有一些人要将这种做法区分为“正规化”和“标准化”两种。其中，“正规化”表示将值的范围缩小到0和1之间；“标准化”则是将特征值转换为均值为0的一组数，其中每个数表示偏离均值的程度
转载
2023-11-03 13:56:02
249阅读
文章目录前言一、原始数据分析1.原数据展示2.标准化和归一化选取二、标准化处理1.意义2.代码总结 前言在进行分析之前，要对数据进行合适的处理，数据基本统计分析和标准化是同时进行的。 其中数据基本统计中，对于标称型数据，统计缺失值数量，分级情况，众数以及众数占比。对于数值型数据，主要统计了均值，标准差，缺失值数量，最小值，最大值，中位数。标准化与否对结果也会有一定的影响，我们先观察下现在标准化的
转载
2023-06-19 21:45:41
1700阅读
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。1 min-max标准化(Min-maxnormalization)也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下:其中max为样本数据的
转载
2023-10-01 11:01:49
459阅读
本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容，供大家参考，具体内容如下标准化1、离差标准化是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方便数据的处理。消除单位影响及变异大小因素影响。基本公式为：x'=（x-min）/（max-min）
代码：
#！／user/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
#author:M10
import
转载
2024-07-19 11:10:53
66阅读
输入过程 创建File类的对象，指明读取的数据的来源。(要求此文件一定要存在) 创建相应的输入流，将File类的对象作为参数，传入流的构造器中 具体的读入过程: 创建相应的byte[]或char[]。 关闭流资源 说明:程序中出现的异常需要使用try-catch-finally处理。 输出过程 创建 ...
转载
2021-07-17 22:51:00
145阅读
2评论
何为标准化：在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据
转载
2023-09-02 17:25:49
309阅读
Spyder Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方
转载
2023-06-27 11:27:16
144阅读
如果使用微服务架构进行应用开发，微服务的开发过程中，会产生许许多多的文档，其中包括需求文档、设计文档、开发文档、测试文档、运维文档以及各种项目管控文档。而且微服务的开发，一般都会引入敏捷的开发模式，虽然敏捷倡导“个体和互动高于流程和工具，工作的软件高于详尽的文档”，但并不是说文档资料不重要，而是精简规范文档高于繁复套路文档，精简规范实用性较强的文档，是提高企业或团队整体交付及创新能力的基础。
转载
2023-09-09 08:21:02
121阅读
数据规约：标准化数据大数变小数数值规约： 离差标准化： 公式：x = (x-min_val)/(max_
转载
2023-12-15 10:56:38
141阅读
图像标准化(Normalization) [1] 式(1.1)是图像标准化的一般公式，标准化主要是用来加速模型收敛，一般使用的是z-score标准化。μ和σ可以实现数据分布的中心化和缩放成标准正态分布，γ和β是通过网络来学习的参数，可以实现缩放和移动。不同的Normalization方法一般是μ和σ统计量
转载
2024-01-31 03:28:33
274阅读
