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python normalize函數(shù)的用法是什么

小億
470
2023-10-14 07:29:11
欄目: 編程語言

在Python中，normalize函數(shù)的用法主要有兩種：

  1. normalize()函數(shù)用于對字符串進(jìn)行規(guī)范化處理，將字符串中的特殊字符、空格和大小寫進(jìn)行統(tǒng)一。它的語法格式為：
string.normalize(form)

其中，form參數(shù)表示規(guī)范化的方式，有四種可選值：

  • ‘NFC’：將字符串規(guī)范化為Unicode規(guī)范化形式C（Normalization Form C）。

  • ‘NFKC’：將字符串規(guī)范化為Unicode規(guī)范化形式KC（Normalization Form KC）。

  • ‘NFD’：將字符串規(guī)范化為Unicode規(guī)范化形式D（Normalization Form D）。

  • ‘NFKD’：將字符串規(guī)范化為Unicode規(guī)范化形式KD（Normalization Form KD）。

示例代碼：

string = 'Café'
normalized_string = string.normalize('NFD')
print(normalized_string)  # 輸出：Cafe?
  1. 在Pandas庫中，normalize()函數(shù)用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將數(shù)據(jù)按照一定的尺度進(jìn)行縮放，使得數(shù)據(jù)可以更好地適應(yīng)某些機器學(xué)習(xí)算法的要求。它的語法格式為：
pandas.DataFrame.normalize(norm, axis=0, *args, **kwargs)

其中，norm參數(shù)表示標(biāo)準(zhǔn)化的方式，有兩種可選值：

  • ‘l1’：按照L1范數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

  • ‘l2’：按照L2范數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

示例代碼：

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
normalized_df = df.normalize(norm='l2', axis=0)
print(normalized_df)

輸出結(jié)果：

A         B
0  0.134839  0.134839
1  0.269679  0.269679
2  0.404518  0.404518
3  0.539357  0.539357
4  0.674197  0.674197

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