Numpy मैट्रिक्स को सामान्य कैसे करें: उदाहरणों के साथ

मैट्रिक्स को सामान्य करने का अर्थ है मानों को इस प्रकार स्केल करना कि पंक्ति या स्तंभ मानों की सीमा 0 और 1 के बीच हो।

NumPy मैट्रिक्स के मानों को सामान्य करने का सबसे आसान तरीका sklearn पैकेज से नॉर्मलाइज़() फ़ंक्शन का उपयोग करना है, जो निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है:

 from sklearn. preprocessing import normalize

#normalize rows of matrix
normalize(x, axis= 1 , norm=' l1 ')

#normalize columns of matrix
normalize(x, axis= 0 , norm=' l1 ')

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: NumPy मैट्रिक्स की पंक्तियों को सामान्य करें

मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित NumPy मैट्रिक्स है:

 import numpy as np

#create matrix
x = np. arange (0, 36, 4). reshape (3,3)

#view matrix
print (x)

[[ 0 4 8]
 [12 16 20]
 [24 28 32]]

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि NumPy मैट्रिक्स की पंक्तियों को कैसे सामान्य किया जाए:

 from sklearn. preprocessing import normalize

#normalize matrix by rows
x_normed = normalize(x, axis= 1 , norm=' l1 ')

#view normalized matrix
print (x_normed)

[[0. 0.33333333 0.66666667]
 [0.25 0.33333333 0.41666667]
 [0.28571429 0.33333333 0.38095238]]

ध्यान दें कि प्रत्येक पंक्ति में मान अब एक हो जाते हैं।

• पहली पंक्ति का योग: 0 + 0.33 + 0.67 = 1
• दूसरी पंक्ति का योग: 0.25 + 0.33 + 0.417 = 1
• तीसरी पंक्ति का योग: 0.2857 + 0.3333 + 0.3809 = 1

उदाहरण 2: NumPy मैट्रिक्स के कॉलम को सामान्य करें

मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित NumPy मैट्रिक्स है:

 import numpy as np

#create matrix
x = np. arange (0, 36, 4). reshape (3,3)

#view matrix
print (x)

[[ 0 4 8]
 [12 16 20]
 [24 28 32]]

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि NumPy मैट्रिक्स की पंक्तियों को कैसे सामान्य किया जाए:

 from sklearn. preprocessing import normalize

#normalize matrix by columns
x_normed = normalize(x, axis= 0 , norm=' l1 ')

#view normalized matrix
print (x_normed)

[[0. 0.08333333 0.13333333]
 [0.33333333 0.33333333 0.33333333]
 [0.66666667 0.58333333 0.53333333]]

ध्यान दें कि प्रत्येक कॉलम में मान अब एक हो जाते हैं।

• पहले कॉलम का योग: 0 + 0.33 + 0.67 = 1
• दूसरे कॉलम का योग: 0.083 + 0.333 + 0.583 = 1
• तीसरे कॉलम का योग: 0.133 + 0.333 + 0.5333 = 1

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पायथन में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

पायथन में सरणियों को सामान्य कैसे करें
पांडास डेटाफ़्रेम में कॉलम को सामान्य कैसे करें