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    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. ])
    11. colnames = ["col1", "col2", "col3"]
    12. selectedColNames = ["col2", "col3"]
    14. df = pd.DataFrame({"col1": data[:, 0], "col2": data[:, 1], "col3": data[:, 2]})
    15. inOp = dataframeToOperator(df, schemaStr='col1 string, col2 double, col3 long', op_type='batch')
    18. # train
    19. trainOp = MinMaxScalerTrainBatchOp()\
    20.            .setSelectedCols(selectedColNames)
    22. trainOp.linkFrom(inOp)
    24. # batch predict
    25. predictOp = MinMaxScalerPredictBatchOp()
    26. predictOp.linkFrom(trainOp, inOp).print()
    28. # stream predict
    29. sinOp = dataframeToOperator(df, schemaStr='col1 string, col2 double, col3 long', op_type='stream')
    31. predictStreamOp = MinMaxScalerPredictStreamOp(trainOp)
    32. predictStreamOp.linkFrom(sinOp).print()
    35. 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