Scikit-learn 常用数据预处理语句说明

将矩阵拉平成向量

>> digits = datasets.load_digits()
>> digits.images.shape
(1797, 8, 8)


>>>data = digits.images.reshape((digits.images.shape[0],-1))
>> digits.images.shape
(1797, 64)

乱序化数据

import time

np.random.seed(int(time.time()))
# np.random.seed(0)
indices = np.random.permutation(len(iris_X))
iris_X_train = iris_X[indices[:-10]]
iris_y_train = iris_y[indices[:-10]]
iris_X_test  = iris_X[indices[-10:]]
iris_y_test  = iris_y[indices[-10:]]

数据去重 np.unique

>> import numpy as np
>> from sklearn import datasets
>> iris = datasets.load_iris()
>> iris_X = iris.data
>> iris_y = iris.target
>> np.unique(iris_y)
array([0, 1, 2])

标准化（Z-Score），去除均值和方差缩放

公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。
将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。

实现时，有两种不同的方式：

• 使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化。

  >>> from sklearn import preprocessing
  >>> import numpy as np
  >>> X = np.array([[ 1., -1.,  2.],
  ...               [ 2.,  0.,  0.],
  ...               [ 0.,  1., -1.]])
  >>> X_scaled = preprocessing.scale(X)
   
  >>> X_scaled                                          
  array([[ 0.  ..., -1.22...,  1.33...],
         [ 1.22...,  0.  ..., -0.26...],
         [-1.22...,  1.22..., -1.06...]])
   
  >>>#处理后数据的均值和方差
  >>> X_scaled.mean(axis=0)
  array([ 0.,  0.,  0.])
   
  >>> X_scaled.std(axis=0)
  array([ 1.,  1.,  1.])

• 使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类，使用该类的好处在于可以保存训练集中的参数（均值、方差）直接使用其对象转换测试集数据。

  >>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
  >>> scaler
  StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
   
  >>> scaler.mean_                                      
  array([ 1. ...,  0. ...,  0.33...])
   
  >>> scaler.std_                                       
  array([ 0.81...,  0.81...,  1.24...])
   
  >>> scaler.transform(X)                               
  array([[ 0.  ..., -1.22...,  1.33...],
         [ 1.22...,  0.  ..., -0.26...],
         [-1.22...,  1.22..., -1.06...]])
   
   
  >>>#可以直接使用训练集对测试集数据进行转换
  >>> scaler.transform([[-1.,  1., 0.]])                
  array([[-2.44...,  1.22..., -0.26...]])

求矩阵最大值的坐标

In [1]: import numpy as np

In [2]: x = np.array([[1,2,3],[6,5,4],[7,9,8]])

In [3]: x
Out[3]: 
array([[1, 2, 3],
       [6, 5, 4],
       [7, 9, 8]])

In [4]: re = np.where(x == np.max(x))

In [5]: print re
(array([2]), array([1]))

In [6]: x[0:0]=9

In [7]: re = np.where(x == np.max(x))

In [8]: print re
(array([2]), array([1]))

每行每列最大值坐标

In [15]: x
Out[15]: 
array([[9, 2, 3],
       [6, 5, 4],
       [7, 9, 8]])
# 每行最大值
In [16]: np.amax(x, axis=1)
Out[16]: array([9, 6, 9])

# 每列最大值
In [17]: np.amax(x, axis=0)
Out[17]: array([9, 9, 8])

每行每列最大值位置

In [18]: re = np.where(x[1,:] == np.max(x[1,:]))

In [19]: print re
(array([0]),)

In [20]: re = np.where(x[0,:] == np.max(x[0,:]))

In [21]: print re
(array([0]),)

In [22]: re = np.where(x[2,:] == np.max(x[2,:]))

In [23]: print re
(array([1]),)

快速求一行或一列最大值

>>> a = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.amax(a)           # Maximum of the flattened array
3
>>> np.amax(a, axis=0)   # Maxima along the first axis
array([2, 3])
>>> np.amax(a, axis=1)   # Maxima along the second axis
array([1, 3])

补充

np.vstack
np.c_

参考资料

[1] 关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化