对全部列进行归一化python

关于归一化[0,1]，一般指的是Min-Max Normalization

关于归一化，按单独的列进行归一化用的比较多

对全部的列进行归一化，使用sklearn 的MinMaxScaler，使用时MinMaxScaler()函数在进行计算时取的是每列的最大最小值

x' = (x - X_min) / (X_max - X_min)

因此我们可以先将array的data进行reshape为向量，将所有的数据看作一列进行计算，此时取到的最大最小值是全部数据的最大最小值，计算完成后reshape为原array的大小

data =  np.array([[ 0,  1,  5,  3,  4],
                   [ 5,  5.5,  6,  8,  9],
                    [10, 11, 12, 13, 14]])
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
data_reshape = data.reshape([-1, 1])

data_reshape_norm = min_max_scaler.fit_transform(data_reshape)
data_norm = data_reshape_norm.reshape(data.shape)
print(data_norm)