rescale

2熱

1答えて

60個の要素を含む次のパンダのデータフレームを考えます。 import pandas as pd data = [60,62.75,73.28,75.77,70.28 ,67.85,74.58,72.91,68.33,78.59 ,75.58,78.93,74.61,85.3,84.63 ,84.61,87.76,95.02,98.83,92.44 ,84

5熱

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線形結合のためにべき乗則分布に従って複数の変数を標準化/スケール/正規化する正しい方法

ソーシャルネットワークグラフのいくつかのメトリックをノードの順位付けのための単一の値に組み合わせたいとします。 in_degree + betweenness_centrality = informal_power_index 問題がin_degreeとbetweenness_centralityは、異なるスケールで測定0-15対0から35000を言うと、（少なくとも間違いない正規分布）べき乗分布

1熱

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フィーチャスケーリングを使用した線形回帰

線形回帰のフィーチャスケーリングに関する一般的な質問があります。私は2年間のデータ量のデータセットを持っています。特定の列の最初の1年間のデータは、2年目のデータとはまったく異なります。私は、第1年の変数と第2年の計算に関連する属性が異なるかもしれないと仮定しています。とにかく、データセットの外観は次のとおりです。私はこのデータセットを予測したい場合は、明らかに否定的で結果を予測しようとしてい

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jpegイメージの高速解凍および再スケーリングのアルゴリズム

uCLinux 2.4のアプリケーションでIPカメラで動作するように動作します。ビデオストリーム（MJPEG、MPEG4またはh.264）から画像を取得し、それをRAW形式に圧縮解除し、より小さなサイズに再スケーリングする必要があります。これを10〜15FPSで行う必要がありますが、処理能力は非常に限られており、非常に最適化された方法でこれを行わなければなりません。解凍とリスケールを同じ動きで行う

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ポイント画像再スケーリングの再プロット

再スケーリングされた画像上のポイントを元の画像にプロットし、画像上の同じ位置を依然としてポイントしたいと考えています。私は1024x768の元のサイズの画像があります。私はそれを640x480の可視領域に収まるように縮尺し、点を（x = 300、y = 212）にプロットします。イメージを元の1024x768に戻すと、ポイントをプロットするためにどのような式を使用しますか？

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Java：スケーリングされたオブジェクトを描く（バッファ付きイメージとベクトルグラフィックス）

ベクトルデータだけでなくラスタも含むスケーリングされたオブジェクトを描画したいと思います。現在、私はスケールGraphics2Dオブジェクト残念ながら protected void paintComponent(Graphics g) { super.paintComponent(g); Graphics2D g2d = (Graphics2D) g.create();

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SKLearn MinMaxScaler - スケール固有の列のみ

私は、MinMaxScalerを使用して、Pandasデータフレーム内の列の一部（すべてではない）を拡大したいと考えています。どうしたらいいですか？

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データフレームの列のサイズを変更しますか？

私はdataというデータフレームを持っています。ここでは、4番目のフィールドの値を0-1000の範囲に再スケールし、スケーリングされた値を最も近い整数に丸めます。上記のコードは、このエラーをスロー scaled_data <- ddply(data, round(rescale(data[,4], to=c(0,1000), from=range(data[,4], na.rm=TRUE)), 0