我想将大小为 [192,4000] 的数组缩放到特定范围。我希望将每一行 (1:192) 重新调整到特定范围，例如(-840,840)。我运行一个非常简单的代码:
import numpy as np
from sklearn import preprocessing as sp
sample_mat = np.random.randint(-840,840, size=(192, 4000))
scaler = sp.MinMaxScaler(feature_range=(-840,840))
scaler = scaler.fit(sample_mat)
scaled_mat= scaler.transform(sample_mat)
这会扰乱我的矩阵范围，即使原始矩阵的最大值和最小值完全相同。我不知道出了什么问题，有什么想法吗？
最佳答案
您可以手动执行此操作。 它是最小最大归一化数据的线性变换。
interval_min = -840
interval_max = 840
scaled_mat = (sample_mat - np.min(sample_mat) / (np.max(sample_mat) - np.min(sample_mat)) * (interval_max - interval_min) + interval_min
关于python - python中将数据缩放到特定范围，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/64535187/