将所有数据标准化

Question

下面有简单的代码。我希望像一列一样将所有数据标准化。但我有这样的想法：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler()
print(data)
print(scaler.fit_transform(data))

[[-1, 2],
 [-0.5, 6],
 [0, 10],
 [1, 18]]

[[0.   0.  ]
 [0.25 0.25]
 [0.5  0.5 ]
 [1.   1.  ]]

Python单独的列并将其单独规范化。因此，我们在两列中有相同的值。原则上，我可以将第一列和第二列合并为一列，然后再分开。但我不认为这个主意是最好的。

任何想法都欢迎..。

更新

我不希望每列都有规范化数据。我希望如此。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[-1], [-0.5], [0], [1], [2], [6], [10], [18]]
scaler = MinMaxScaler()
print(data)
print(scaler.fit_transform(data))

[[-1], [-0.5], [0], [1], [2], [6], [10], [18]]

[[0.        ]
 [0.02631579]
 [0.05263158]
 [0.10526316]
 [0.15789474]
 [0.36842105]
 [0.57894737]
 [1.        ]]

但我还是想要两栏。

如下所示：

[[0.        , 0.15789474]
 [0.02631579, 0.36842105]
 [0.05263158, 0.57894737]
 [0.10526316, 1.        ]]

Answer 1

在您的示例中，您应该简单地应用min转换公式，而不是使用sklearn模块：

import numpy as np

data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
print(data)
print((data-np.min(data))/(np.max(data)-np.min(data))) 

[[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]

[[0.         0.15789474]
 [0.02631579 0.36842105]
 [0.05263158 0.57894737]
 [0.10526316 1.        ]]