normalized

共同点:实现规范化,让一个向量保持相同的方向,但它的长度为1.0,如果这个向量太小而不能被规范化,一个零向量将会被返回。

不同点:Vector3.normalized的作特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量;Vector3.Normalize的特点是改变当前向量,也就是当前向量长度是1

转载于:https://www.cnblogs.com/mcyushao/p/9141341.html

### 时间归一化在编程和数据处理中的定义 时间归一化是一种将不同长度的时间序列调整到统一尺度的过程,以便于比较或进一步分析。这一过程通常用于解决因采样频率差异或其他因素引起的数据不一致问题[^1]。 在实际应用中,时间归一化的实现可以通过插值技术完成。例如,在给定离散样本的情况下,可以采用线性插值、多项式插值或样条插值来计算中间值,从而逼近真实参数的值[^3]。通过这些方法,原始时间序列被映射到一个新的时间轴上,使得所有序列具有相同的长度或分辨率。 以下是基于 Python 的时间归一化代码示例: ```python import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d def time_normalization(time_series, new_time_points): """ 对时间序列进行归一化。 参数: time_series (list of tuples): 原始时间序列 [(t0, v0), (t1, v1), ...] new_time_points (array-like): 新的时间点 返回: array: 归一化后的值 """ original_times, original_values = zip(*time_series) interpolating_function = interp1d(original_times, original_values, kind='linear', fill_value="extrapolate") normalized_values = interpolating_function(new_time_points) return normalized_values # 示例输入 original_data = [(0, 10), (1, 20), (2, 15)] # 时间-值对 new_time_points = np.linspace(0, 2, num=5) # 创建新的均匀分布时间点 normalized_result = time_normalization(original_data, new_time_points) print("新时间点:", new_time_points) print("归一化后的值:", normalized_result) ``` 上述代码展示了如何利用 SciPy 库中的 `interp1d` 函数执行线性插值操作,从而实现时间归一化。此函数可以根据指定的新时间点生成对应的数值,适用于多种场景下的数据分析任务。 ### 特征缩放与数据集分割的关系 值得注意的是,在机器学习项目中,特征缩放应在数据集分割之后进行。这是因为如果提前对整个数据集进行缩放,则可能导致训练集的信息泄露至测试集中,进而影响模型评估的真实性[^2]。
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