【Deep-ML系列】Feature Scaling Implementation(特征缩放:standardization min-max)

news2024/9/22 3:36:21

题目链接:Deep-ML 

import numpy as np
def feature_scaling(data: np.ndarray) -> (np.ndarray, np.ndarray):

    mean = np.mean(data, axis=0)
    std = np.std(data, axis=0)
    standardized_data = (data - mean) / std

    maxnum = np.max(data, axis=0)
    minnum = np.min(data, axis=0)
    normalized_data = (data - minnum) / (maxnum - minnum) * (maxnum - minnum) + minnum


    return np.round(standardized_data, 4).tolist(), np.round(normalized_data, 4).tolist()

if __name__ == '__main__':
    data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
    print(feature_scaling(data))

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