normalized_data = (data - data_min) / (data_max - data_min)
最终得到的normalized_data就是经过最大最小值归一化处理后的数据。
需要注意的是，如果数据中存在负数，最大最小值归一化可能会得到小于0或大于1的值。在这种情况下，可以使用Z-score标准化或其他归一化方法来处理数据。
 
 
   Python列表中最大最小的索引值
 
通过python3的max(),min()和len()函数就可以完成获取列表中最大和最小的索引值。代码片段如下：
 
  
                原谅不美好
            Python
          
 
 
  
   通过简单案例-深入理解深度学习中两种常用的归一化方法
 
数据归一化共有三种技术：Min-Max归一化、Z-score归一化和十进制标度归一化。 前两种在深度学习中使用的最多，本博客主要讲解前两种。
 
  
          
 
 
  
   Python数据预处理—归一化，标准化，正则化
 
Python数据预处理—归一化，标准化，正则化关于数据预处理的几个概念归一化(Normalization)：除了上述介绍的方法之外，另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）
 
  
                纯洁的代码
            Python
          
 
 
  
   最大值，最小值
 
最大值，最小值 min_element 和 max_element 头文件：#include<algorithm> 作用：返回容器中最小值和最大值的指针。max_element(first,end,c
 
  
                M4n1n9
          
 
 
  
   平面坐标归一化
 
平面坐标归一化是将数据按照一定的比例缩放，使得数据的范围在0到1之间。 平面坐标归一化主要包括两个步骤，计算最小值和范围，以及对每个数据点进行缩放。具体实现如下： 计算最小值和范围： 首先需要找到所有
 
  
                前端每周看
          
 
 
  
   pandas系列之最大值和最小值
 
这是pandas系列第二十二篇，主要讲述了获取最大值和最小值的操作，包括单个行列、多个行列和全表操作这3种形式的获取
 
  
                不思量自难忘
            Python
          
 
 
  
   Python数据预处理：彻底理解标准化和归一化
 
数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。 提升模型精度：标准化/归一化后，不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。 加…
 
  
                机器学习与统计学
            Python
          
 
 
  
   [Python数据科学手册]2.4聚合,最小值最大值其他值
 
 
  
                种种的迹象表明
            Python
          
 
 
  
   z-score
 
本文已参与「新人创作礼」活动， 一起开启掘金创作之路。 适用范围：   z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有离群点数据的情况。该种归一化方式要求原始数据的分布必须是高斯
 
  
                用户8684288537974
          
 
 
  
   求数组最大值与最小值
 
目标，求数组的最大值与最小值 法1 for循环 法2 Math.max()/Math.min()+apply() 法3 Math.max()/Math.min()+展开运算符 法4 reduce()