数据集前几行如图，pandas库，excel文件，一共46列，只有第一列是字符串，其他列都是数值，想做归一化，代码怎样实现除第一列外剩余所有列的归一化呢？后续要做BP神经网络，归一化用哪个库好呢？pandas还是sklearn？菜鸟求教 
python 如何实现归一化
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threenewbee 2020-06-16 18:38关注sklearn就支持
scale()/normalize()
https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html评论 打赏解决 1无用举报 分享
- 2022-07-24 21:46回答 3 已采纳 for i=0:5不是python的语法,你这是matlab的代码, 不能用python运行python的语法应该是for i in range(0,5):
- 2022-04-08 10:26回答 3 已采纳 代码没有问题，项目所在路径有中文，所以报错，还有py文件尽量不要用中文命名https://blog.csdn.net/datao3022/article/details/109186403
- 2022-04-09 09:37回答 2 已采纳 from sklearn import preprocessing import numpy as np X = np.array([[1.2, -1., 2.],
- 2020-12-23 04:35这篇文章主要介绍了如何基于python实现归一化处理,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一、定义 归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）...
- 2022-03-27 15:20回答 2 已采纳 按列试试 axis=0
- 2021-06-17 22:51回答 3 已采纳 使用pd和np,四行代码搞定，将数据换成你的数据，用to_excel保存为另一张归一化值表就可以了： import pandas as pd import numpy as np df=pd.
- 2021-08-09 20:52回答 2 已采纳 用pandas进行数据处理，选取需要处理的列，分别用数值计算和字符分割等方法，转换成你所需要的格式，代码如下： import pandas as pd df=pd.read_csv('891.csv'
- 2020-10-17 23:51图像归一化，就是(数值-min)/(max-min)，把结果都划归到0-1范围，便于不同变量之间的比较，取消...我们利用python的arcpy包对栅格数据批量归一化，而且再保证属性中没有最大值和最小值信息的情况下也能实现归一化计算。
- 2021-06-17 23:38回答 2 已采纳 你求得两个矩阵又没变肯定是一样的啊
- 2021-01-27 15:42回答 1 已采纳 一般输入进行过归一化后，在神经网络中区间都不会发生改变，所以输出不需要再进行归一化了，但是此时输出可能并非是所需要的输出值，需要进行反归一化处理后才能得到所需要的数据。
- 2022-04-14 10:56回答 1 已采纳 可尝试修改 data=pd.read_csv('dating.txt', encoding = 'gbk')
- 2020-09-20 06:49今天小编就为大家分享一篇基于数据归一化以及Python实现方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
- 2021-09-14 13:34回答 1 已采纳 你好，直接利用你已经定义好的scaler归一化方法，就可以啦 scaler.inverse_transform(lasso_pred)
- 2020-12-26 06:59下面我描述几种常见的Normalization Method，并提供相应的python实现（其实很简单）： 1、(0,1)标准化： 这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历feature vector里的每一个数据，将Max和Min的记录下来，并通过Max-...
- 2020-09-18 21:41主要介绍了python数据归一化及三种方法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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