时间：2021-04-15 11:17:07 | 栏目：Python代码 | 点击：次
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….