Python 进行特征缩放的方法

最新推荐文章于 2021-10-14 11:20:00 发布
原创 最新推荐文章于 2021-10-14 11:20:00 发布 · 1.7k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Python #特征缩放

本文介绍如何利用sklearn库中的StandardScaler进行数据标准化，通过计算数据集的平均值和标准差，将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布，以提高机器学习模型的训练效率。

我们调用from sklearn.preprocessing 中的StandardScaler
公式为 (x-平均值)/标准差

>>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
>>> scaler
StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)

>>> scaler.mean_                                      
array([1. ..., 0. ..., 0.33...])

>>> scaler.scale_                                       
array([0.81..., 0.81..., 1.24...])

>>> scaler.transform(X_train)                           
array([[ 0.  ..., -1.22...,  1.33...],
       [ 1.22...,  0.  ..., -0.26...],
       [-1.22...,  1.22..., -1.06...]])
python实现图像缩放算法
qq_42568323的博客
07-20 1376
它通过选择离目标像素最近的原始像素的颜色值来确定目标像素的颜色值。它通过考虑目标像素周围16个像素的颜色值，使用双三次插值公式计算出目标像素的颜色值。相较于双线性插值，双三次插值能生成更平滑、更细腻的图像效果。它通过考虑目标像素周围四个像素的颜色值，使用双线性插值公式计算出目标像素的颜色值。尽管最近邻插值在某些应用场景中足够使用，但在需要更高质量图像的场景中，通常会选择更加复杂的插值方法，如双线性插值或双三次插值。双三次插值是图像缩放中高质量的方法之一，适合需要高质量图像处理的应用场景。
【机器学习个人笔记】scikit-learn的四种特征缩放方式
ycarry2017的博客
12-17 2120
【机器学习个人笔记】scikit-learn的三种特征缩放方式 在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放（feature scaling），比如：在随机梯度下降（stochastic gradient descent）算法中，特征缩放有时能提高算法的收敛速度。 特征缩放还可以使机器学习算法工作的更好。比如在K近邻算法中，分类器主要是计算两点之间的欧几里得距离，如果一个特征比其它的...
【python数据预处理笔记】——特征缩放（标准化 & 归一化）
孙悟充的博客
06-18 7050
目 录 一、Q&AQ1 什么是标准化、归一化、规范化、正则化？Q2 为什么需要做标准化或者归一化？Q3 什么样的模型需要输入标准化或者归一化的特征，什么样的模型不需要？Q4 哪些数据不能做特征缩放？二、特征标准化/方差放缩三、特征归一化1. min-max缩放2. L2归一化3. 十进制归一化四、实例——不同缩放方法的对比 一、Q&A Q1 什么是标准化、归一化、规范化、正则化？...
【Python】特征工程：数值特征的缩放与编码
fengdu78的博客
10-14 467
数值特征是结构化竞赛中重要的特征，也是需要处理的特征。一般而言数值特征的操作，包括如下几个方面：离群点处理缺失值填充缩放处理编码处理缺失值填充如果使用非树模型，则需要考虑对数值特征进行填充...
20、Python特征工程，维度压缩
UP Lee博客
12-14 1210
1 维度压缩 主成分分析（rincipal components Analysis） 在减少数据集的维度的同时，保持对方差贡献最大的特征 2 PCA方法 pca_3=PCA(n_components=3) 维度设置 fit 训练数据 data_pca_3=pca_3.fit_transform(data) 3 代码案例事例 import pandas from sklearn ...
演示内容：量纲的特征缩放.py
03-18
演示内容：量纲的特征缩放 （两种方法：标准化缩放法和区间缩放法。每种方法举了两个例子：简单二维矩阵和iris数据集） """ #方法1：标准化缩放法 例1：对简单示例二维矩阵的列数据进行 from sklearn import preprocessing import numpy as np #采用numpy的array表示，因为要用到其mean等函数，而list没有这些函数
python使用PIL缩放网络图片并保存的方法
09-22
本文将详细介绍使用Python和PIL库进行网络图片缩放并保存的操作方法，这将涉及Python网络编程和图像处理的相关知识点。 首先，当我们要从网络上获取图片时，通常会用到Python的网络请求库。Python提供了多个处理...
数据预处理核心：特征缩放技术详解与Python实现
11-04
选择哪种特征缩放方法取决于数据的分布特性和所使用的模型类型。标准化因为其对异常值不敏感且能够将数据转化为统一的尺度，通常适用于大多数的数据集。而归一化适用于当数据的稳定性和尺度有明确要求时，尤其是在...
Python机器学习实战：特征缩放的3个方法
weixin_42731853的博客
09-17 1907
机器学习实战：这里没有艰深晦涩的数学理论，我们将用简单的案例和大量的示例代码，向大家介绍机器学习的核心概念。我们的目标是教会大家用Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。 什么是特征缩放？ 特征缩放(feature scaling): 改变特征的取值范围，缩放到统一的区间，例如[0,1][0, 1][0,1]. 为什么要进行特征缩放？ 数据集包含众多特征，每个特征的尺度(scale)不同，有的特征的单位是小时，有的特征的单位是公里，尺度不同也意味着变化的范围不同，有的特征的波动非常大，有的非常小。
python实现批量按比例缩放图片效果
12-25
本文实例为大家分享了python实现批量按比例缩放图片的具体代码，供大家参考，具体内容如下 把脚本文件放在要缩放的文件夹下面。 双击运行脚本,输入要缩放的系数。脚本会在当前目录下创建一个scaledImg_xxxx文件夹,...
python机器学习之数据预处理与缩放
weixin_43580339的博客
06-10 2560
python 机器学习之数据预处理与缩放 序 之前我们在接触监督学习时了解到，有一些算法（譬如神经网络和SVM）对于数据的缩放非常敏感。因此，通常的做法是对数据集进行调节，使得数据表示更适合于这些算法。通常来说，这是对数据特征的一种简单的缩放和移动。 机器学习的理论实际上是起源于概率论与数理统计，接下来，我们来简单提几个相关概念，来帮助大家更好地理解接下来的要说的几种处理方法。 基础概念 中位数——对于一组数字来说，中位数指的是这样的数值x：有一半的数值小于x，另一半的数值大于x。如果数据集的数据个数是偶数
python范围缩放_python实现数据的多维缩放(集体智慧编程)
weixin_31776191的博客
12-23 651
多维缩放可以为数据集找到一种二维表达形式。算法根据每对数据项之间的差距情况，尝试绘制出一幅图来，图中的各数据项之间的距离远近，对应于它们彼此间的差异程度。以分类聚集算法中的数据为例第一步：计算所有数据项两两间的实际距离(可参考皮尔逊算法或欧几里德算法)第二步：将数据项随机放置在二维图上。第三步：针对每两两构成的一对数据项，将它们的实际距离与当前在二维图上的距离进行比较，求出一个误差值第四步：根据误...
深度学习第四讲之特征缩放
热门推荐
zhaojianting的博客
04-27 1万+
转载请注明出处 什么是特征缩放 　特征缩放其实就是标准化数据特征的范围。 　 为什么要进行特征缩放 　　特征缩放可以使得ML方法工作的更好，比如在k-nn的算法中，分类器主要是计算两点之间的欧几里得距离，如果一个feature比其他另外一个feature大超过一个数量级的情况下，那么两者之间的距离就会更大的偏向于这个feature。因此，我们必须对每个feature都进行归一化，...
多边形轮廓等比例缩放
jacke121的专栏
03-26 5352
多边形(轮廓点)等距离外扩 1.需要安装一个python包 安装 pyclipper python 的话，直接pip install pyclipper 地址：https://pypi.org/project/pyclipper/ 中文文档：https://www.cnblogs.com/zhigu/p/11943118.html 2.轮廓点等距离外扩 def equidistant_zoom_contour(contour, margin): """ 等距离缩放多边形轮廓点 ...
python数值大小缩放
qq_41786778的博客
05-16 3202
最近需要画一个networkx图，其中边的权重来决定线的粗细。原本数据相差特别大，这就导致有的线很粗有的超级细。 于是我们想把一组数据，映射到另一组，使得它们差距小一点。 这个里面其实有很多方法，比如归一化，将一个区间数据映射到另外一区间等等。 我的问题其实可以用比较简单的方式就可以解决： A = [1,2,3,4,5,6,20,30,100] B = [] temp_max = max(temp) temp_min = min(temp) for ele in A: B.append(r
数据缩放方法总结
棒子皮蹦蹦床
03-23 1万+
  一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 标准分数（standard score）也叫z分数（z-score）,是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。用公式表示为：z=(x-μ)/σ。其中x为某一具体分数,μ为平均数，σ为标准差。 Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数。 标准分数的作用和特点: 标...
特征缩放（feature scaling）
welcom_的博客
11-20 938
为什么会出现特征缩放？ 因为在对训练集，进行梯度下降的时候，会出现一种情况，以三维的J(θ1,θ2)J(\theta_1,\theta_2)J(θ1​,θ2​)为例，得到的三维图像非常不均匀，狭长，想象一下银河系的形状。在这种类型的大型训练集中操作，学习算法是迂回前进的，比起走直线要多花费不少时间，在这种情况下： 程序员：我要让他变短。 数学家：两点之间，直线最短。随便拐个弯也没什么，总比绕来绕...
python多边形裁剪
jacke121的专栏
05-24 7690
python多边形裁剪
Python Pygame 图像缩放方法
最新发布
07-18
在 Python 的 Pygame 库中，图像缩放是一个常见的需求，尤其是在开发跨分辨率适配的游戏或应用时。Pygame 提供了多种方法来实现图像的缩放操作。 ### 图像缩放的基本方法 #### 1. 使用 `pygame.transform.scale()` 这是最直接的方式，用于将图像缩放到指定的尺寸。该函数接受两个参数：要缩放的图像对象和一个表示新尺寸的元组 `(width, height)`。这种方法不会保持原始图像的比例，而是直接拉伸到目标大小[^1]。 ```python import pygame # 初始化 Pygame pygame.init() # 设置屏幕大小 screen = pygame.display.set_mode((800, 600)) # 加载图像 image = pygame.image.load('example.png') # 缩放图像到 (200, 150) scaled_image = pygame.transform.scale(image, (200, 150)) # 主循环 running = True while running: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: running = False # 清屏 screen.fill((255, 255, 255)) # 绘制缩放后的图像 screen.blit(scaled_image, (300, 250)) # 更新显示 pygame.display.flip() # 退出 Pygame pygame.quit() ``` #### 2. 保持比例缩放 如果希望在缩放时保持图像的宽高比，可以通过计算新的宽度和高度来实现这一点。这通常涉及到根据目标尺寸调整其中一个维度（宽度或高度），然后按比例调整另一个维度。 ```python def scale_image_keep_ratio(image, target_size): """保持比例缩放图像""" original_width, original_height = image.get_size() target_width, target_height = target_size # 计算缩放比例 width_ratio = target_width / original_width height_ratio = target_height / original_height scale_ratio = min(width_ratio, height_ratio) # 新尺寸 new_size = (int(original_width * scale_ratio), int(original_height * scale_ratio)) # 执行缩放 return pygame.transform.scale(image, new_size) # 使用示例 scaled_image = scale_image_keep_ratio(image, (200, 150)) ``` ### 性能考虑 虽然 `pygame.transform.scale()` 是一个非常方便的方法，但它可能会对性能产生一定影响，特别是在频繁调用的情况下（如每帧都进行缩放）。为了优化性能，可以考虑以下几点： - **预处理**：在游戏初始化阶段预先对所有需要使用的图像进行缩放，并保存这些缩放后的版本。 - **使用 Surface 的 smoothscale 支持**：对于某些版本的 Pygame，可以启用平滑缩放功能以获得更好的视觉效果，但这可能会影响性能。可以通过设置 `pygame.SCALED` 标志来尝试启用此功能[^1]。 ### 高级技巧 对于更复杂的应用场景，例如动态调整窗口大小时自动重新缩放图像，可以监听窗口大小变化事件并重新计算图像尺寸： ```python def handle_resize(event): global scaled_image # 假设我们希望图像始终占据窗口的一半宽度 target_width = event.w // 2 target_height = int(target_width * original_aspect_ratio) scaled_image = pygame.transform.scale(original_image, (target_width, target_height)) # 在主循环中添加对 RESIZE 事件的支持 while running: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: running = False elif event.type == pygame.VIDEORESIZE: handle_resize(event) # ... 其他绘制代码 ... ``` 以上就是关于如何在 Pygame 中进行图像缩放的一些基本方法和技术细节。通过这些技术，开发者可以根据具体需求灵活地控制图像的显示效果。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值