• 功能介绍
  • 参数说明
  • 脚本示例
    • 脚本
    • 脚本运行结果

    功能介绍

    归一化是对数据进行归一的组件, 将数据归一到min和max之间。

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值
    selectedCols 选择的列名 计算列对应的列名列表 String[]
    min 归一化的下界 归一化的下界 Double 0.0
    max 归一化的上界 归一化的上界 Double 1.0

    脚本示例

    脚本

    1. data = np.array([
    2. ["a", 10.0, 100],
    3. ["b", -2.5, 9],
    4. ["c", 100.2, 1],
    5. ["d", -99.9, 100],
    6. ["a", 1.4, 1],
    7. ["b", -2.2, 9],
    8. ["c", 100.9, 1]
    9. ])
    10. colnames = ["col1", "col2", "col3"]
    11. selectedColNames = ["col2", "col3"]
    12. df = pd.DataFrame({"col1": data[:, 0], "col2": data[:, 1], "col3": data[:, 2]})
    13. inOp = dataframeToOperator(df, schemaStr='col1 string, col2 double, col3 long', op_type='batch')
    14. # train
    15. trainOp = MinMaxScalerTrainBatchOp()\
    16. .setSelectedCols(selectedColNames)
    17. trainOp.linkFrom(inOp)
    18. # batch predict
    19. predictOp = MinMaxScalerPredictBatchOp()
    20. predictOp.linkFrom(trainOp, inOp).print()
    21. # stream predict
    22. sinOp = dataframeToOperator(df, schemaStr='col1 string, col2 double, col3 long', op_type='stream')
    23. predictStreamOp = MinMaxScalerPredictStreamOp(trainOp)
    24. predictStreamOp.linkFrom(sinOp).print()
    25. StreamOperator.execute()

    脚本运行结果

    1. col1 col2 col3
    2. 0 a 0.547311 1.000000
    3. 1 b 0.485060 0.080808
    4. 2 c 0.996514 0.000000
    5. 3 d 0.000000 1.000000
    6. 4 a 0.504482 0.000000
    7. 5 b 0.486554 0.080808
    8. 6 c 1.000000 0.000000