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本文不讲归一化原理,只介绍实现(事实上看了代码就会懂原理),代码如下:

def Normalize(data):
 m = np.mean(data)
 mx = max(data)
 mn = min(data)
 return [(float(i) - m) / (mx - mn) for i in data]

代码只有5行并不复杂,但是需要注意的一点是一定要将计算的均值以及矩阵的最大、最小值存为变量放到循环里,如果直接在循环里计算对应的值会造成归一化特别慢,笔者之前有过深切的酸爽体验….

以上这篇浅谈利用numpy对矩阵进行归一化处理的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
numpy,矩阵归一化

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。