（一）前言

对数据进行归一化处理的MAX-MIN方法的公式如下：

（二）程序设计

以下代码设计为读取一个CSV文件，对其中的数据进行归一化处理，然后绘制展示图表,待处理的数据如下图所示，属性分别为a, b, c, d, e：

编写程序：

import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npwith open('CSV文件位置') as file:reader = csv.reader(file)data = []for item in reader:# 将所有数据读入空列表data.append(item)# 获取数据标签label = data[0]# 删除第一行数据标签del(data[0])   file.close()data = np.array(data).astype(float)# 获取数据形状shape = data.shapefor i in range(shape[1]):# 分别求每一类数据的最大值和最小值max_value = np.max(data[:, i])min_value = np.min(data[:, i])# 对数据进行转换for j in range(shape[0]):     data[j, i] = (data[j, i] - min_value) / (max_value - min_value)# 绘制处理后的数据分布图for i in range(shape[0]):plt.plot(data[i,])   plt.title('The distrubtion of the data after normalization')plt.xticks(np.arange(len(label)), label ,fontsize = 13)plt.xlabel('Attribute')plt.ylabel('Value')plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.show()

运行以上代码，显示如下：

其中每一条折线都代表一个数据实例，可以看到处理后的数据落在[0，1]区间内。

（三）总结

在本节中我们介绍了对数据进行归一化处理的方法，有任何的疑问请在评论区留言，我会尽快回复，谢谢支持！

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