>>> from sklearn import preprocessing

>>> import numpy as np
>>> a=np.array([[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,9.0], [20,40.0, 80.0]])

>>> scale(a, axis=0)

array([[-0.87929684, -0.79227978, -0.79115821],

       [-0.5195845 , -0.6183647 , -0.61958173],

       [ 1.39888134,  1.41064448,  1.41073994]])

>>> a.std(axis=0)

array([  8.33999734,  17.24979871,  34.96982827])

>>> a.mean(axis=0)

array([  8.33333333,  15.66666667,  30.66666667])

>>> scale(a)

array([[-0.87929684, -0.79227978, -0.79115821],

       [-0.5195845 , -0.6183647 , -0.61958173],

       [ 1.39888134,  1.41064448,  1.41073994]])

>>> scale(a)*a.std(axis=0)+a.mean(axis=0)

array([[  1.,   2.,   3.],

       [  4.,   5.,   9.],

       [ 20.,  40.,  80.]])

numpy的scale就是 x-mean/std的更多相关文章

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