Python中的 min_max_scaler.fit_transform

在数据分析和机器学习中，数据标准化通常是一个必要的步骤，在此过程中会使用到 min_max_scaler.fit_transform 函数。

该函数作用是将数据的数值范围缩放到指定的范围之内。

下面我们来具体看一下这个函数的使用方法。

使用方法

首先，我们需要导入相应的模块：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

接着，我们可以创建一个MinMaxScaler对象：

scaler = MinMaxScaler()

接着，可以调用 fit_transform 函数进行数据标准化：

data_scaled = scaler.fit_transform(data)

其中，data 是需要标准化的数据，可以是二维数组、列表等数据类型。

示例

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = np.array([[ 1., -1.,  2.],
                 [ 2.,  0.,  0.],
                 [ 0.,  1., -1.]])

scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

print("原始数据：")
print(data)
print("\n标准化后的数据：")
print(data_scaled)

输出结果为：

原始数据：
[[ 1. -1.  2.]
 [ 2.  0.  0.]
 [ 0.  1. -1.]]

标准化后的数据：
[[0.5        0.         1.        ]
 [1.         0.5        0.33333333]
 [0.         1.         0.        ]]

可以看到，数据被缩放到了 0 到 1 的范围之内。

总结

Min_Max_Scaler.fit_transform 函数可以很方便地将数据标准化到指定范围内，是数据预处理中常用的一种方式。使用前需要导入相应的模块，然后创建一个 MinMaxScaler 对象，最后调用 fit_transform 函数即可。