Python数据预处理之数据规范化(归一化)示例

常用Python包 Matplotlib Seaborn Pandas Bokeh Plotly Vispy Vega gaga-lite Matplotlib可视化 Matplotlib安装 pip

安装数据可视化模块matplotlib:pip install matplotlib 导入matplotlib模块下的pyplot 1 折线图 from matplotlib import pyplo

主要介绍了Python数据预处理,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Batch normalization fusion for PyTorch

文件数据标准化预处理理

多维数据的小公式标准化。一个非常简单的归一化代码，一秒钟就能看懂!

Python数据预处理的数据

数据库的反规范设计可以提高查询性能。常用的反规范技术有增加冗余列、增加派生列、重新组表和分割表。但反规范技术需要维护数据的完整性。因此在做反规范时,一定要权衡利弊,仔细分析应用的数据存取需求和实际的性

通常情况下,可以从两个方面来判断数据库是否设计的比较规范。一是看看是否拥有大量的窄表,二是宽表的数量是否足够的少。若符合这两个条件,则可以说明这个数据库的规范化水平还是比较高的。 当然这是两个泛泛

对于关系数据库的简介及其规范化，适合初学者