ဥပမာများဖြင့် numpy matrix ကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်လုပ်နည်း

မက်ထရစ်ကို ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်း ဆိုသည်မှာ အတန်း သို့မဟုတ် ကော်လံတန်ဖိုးများသည် 0 နှင့် 1 အကြား အကွာအဝေးဖြစ်သည့် တန်ဖိုးများကို ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြစ်သည်။

NumPy matrix ၏တန်ဖိုးများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင် အလွယ်ဆုံးနည်းလမ်းမှာ အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုထားသည့် sklearn package မှ normalize() function ကိုအသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်-

 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 ')

အောက်ပါဥပမာများသည် ဤ syntax ကိုလက်တွေ့တွင်မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- NumPy matrix ၏အတန်းများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ NumPy matrix ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 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]]

အောက်ပါကုဒ်သည် NumPy matrix ၏အတန်းများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်နည်းကို ပြသသည်-

 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]]

အတန်းတစ်ခုစီရှိတန်ဖိုးများသည် ယခုတစ်ခုအထိ ပေါင်းထည့်သည်ကို သတိပြုပါ။

• ပထမစာကြောင်း၏ ပေါင်းလဒ်- 0 + 0.33 + 0.67 = 1
• ဒုတိယစာကြောင်း၏ ပေါင်းလဒ်- 0.25 + 0.33 + 0.417 = 1
• တတိယတန်း၏ ပေါင်းလဒ်- 0.2857 + 0.3333 + 0.3809 = 1

ဥပမာ 2- NumPy matrix ၏ကော်လံများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ NumPy matrix ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 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]]

အောက်ပါကုဒ်သည် NumPy matrix ၏အတန်းများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်နည်းကို ပြသသည်-

 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]]

ကော်လံတစ်ခုစီရှိ တန်ဖိုးများသည် ယခုတစ်ခုအထိ ပေါင်းထည့်သည်ကို သတိပြုပါ။

• ပထမကော်လံ၏ ပေါင်းလဒ်- 0 + 0.33 + 0.67 = 1
• ဒုတိယကော်လံ၏ ပေါင်းလဒ်- 0.083 + 0.333 + 0.583 = 1
• တတိယကော်လံ၏ ပေါင်းလဒ်- 0.133 + 0.333 + 0.5333 = 1

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ပါ သင်ခန်းစာများသည် Python တွင် အခြားသော ဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Python ရှိ array များကိုပုံမှန်ဖြစ်အောင်လုပ်နည်း
Pandas DataFrame တွင် ကော်လံများကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင် လုပ်နည်း