浅谈利用numpy对矩阵进行归一化处理的方法
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：
defNormalize(data): m=np.mean(data) mx=max(data) mn=min(data) return[(float(i)-m)/(mx-mn)foriindata]
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….
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