现在,我的数据在一个 2 x 2 numpy 数组中。如果我要在数组上使用 MinMaxScaler fit_transform,它将逐列对其进行归一化,而我希望将整个 np 数组一起归一化。有办法吗?
最佳答案
为什么不按以下方式使用原始的 MinMaxScaler API:
- 将 X numpy 数组 reshape 为单列数组,
- 规模,
将结果重新整形为 X 数组的形状
import numpy as np X = np.array([[-1, 2], [-0.5, 6]]) scaler = MinMaxScaler() X_one_column = X.reshape([-1,1]) result_one_column = scaler.fit_transform(X_one_column) result = result_one_column.reshape(X.shape) print(result)
输出
[[ 0. 0.42857143]
[ 0.07142857 1. ]]
关于python - 如何在所有列上使用 MinMaxScaler?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52226200/