根据另一列(subject)的值，将一列中的每个值除以最大值

根据另一列（subject）的值，将一列中的每个值除以最大值是一种数据处理操作，可以用于数据归一化或标准化。这个操作可以通过以下步骤来实现：

遍历一列中的每个值。
根据对应的subject值找到最大值。
将当前值除以最大值，得到归一化或标准化后的结果。
将结果保存到一个新的列或覆盖原始列中的值。

这个操作的目的是将数据映射到一个统一的范围，以消除不同数据之间的量纲差异，使得它们可以进行更加公平的比较和分析。

应用场景：

在机器学习和数据挖掘中，对特征进行归一化或标准化可以提高模型的性能和收敛速度。
在图像处理中，对像素值进行归一化或标准化可以增强图像的对比度和细节。
在金融领域，对财务指标进行归一化或标准化可以进行跨公司或跨行业的比较。

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arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据，逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

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GPT 大型语言模型可视化教程

-0.7 0.4 0.8 正在处理 -0.7 0.7 -0.1 权重序列中的每个数字首先会被转化为 48 个元素向量（根据本特定模型选择的大小）。这就是所谓的嵌入。...我们在聚合层中计算并存储这些值，因为我们要将它们应用于列中的所有值。最后，在得到归一化值后，我们将列中的每个元素乘以一个学习权重 (γ)，然后加上一个偏置 (β)，最终得到我们的归一化值。...这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（软最大值）中占主导地位。我们将跳过软最大操作（稍后描述），只需说明每一行的归一化总和为 1 即可。最后，我们就可以得到我们这一列（t = 5）的输出向量了。...对于每一行，我们都会存储该行的最大值以及移位值和指数值之和。然后，为了生成相应的输出行，我们可以执行一小套操作：减去最大值、指数化和除以总和。为什么叫 "softmax"？...这一列的输出是一系列概率，我们实际上必须从中挑选一个作为序列中的下一个。我们通过 "从分布中采样 "来实现这一点。也就是说，我们随机选择一个标记，并根据其概率进行加权。

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矩阵模拟！Transformer大模型3D可视化，GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

最后，在得到归一化值后，我们将列中的每个元素乘以学习权重 (γ)，然后加上偏置 (β)，最终得到归一化值。...但这并不是简单地将各值除以总和那么简单。相反，每个输入值都会先被求指数。 a = exp(x_1) 这样处理的效果是让所有值变为正数。...一旦得到了一个指数化的值向量，就可以将每个值除以所有值的总和，从而确保所有值的和为1.0。由于所有指数化的值都是正的，那么最终的值将介于0.0和1.0之间，也就是为原始值提供了一个概率分布。...这时，就将面临一个大数除以另一个大的数的情况，进而导致浮点运算出现问题。 softmax运算有一个有用的特性：如果向所有输入值添加一个常数，最终结果将保持不变。...这一列输出的是一系列概率值，因此必须从中选择一个作为序列的下一个元素。这需要通过「从分布中采样」来实现。也就是说，会根据概率值的权重随机选择一个token。

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Top 6 常见问题关于Java中的Map1 将Map转换成一个List2 遍历map中的键值对3 根据Map的key值排序4 根据Map的value值排序5 初始化一个静态的不可变的Map6 Has

我们都知道Map是一种键-值对的数据结构，每个键都是唯一的！本文讨论了关于Java中Map使用的最常见的8个问题。为了叙述的简单，所有的例子都会使用泛型。...1 将Map转换成一个List Java中，Map接口提供了三个集合表现： key set value set key-value 这三个都可以被转换为List通过使用构造函数初始化或者addAll方法...遍历一个map中的键值对是最基本的操作。...Map的key值排序根据map的key值将map进行排序是一个很常用的操作。...Map的value值排序第一种方法也是将map转换成一个list，然后根据value排序，方法与key的排序是一样的。

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GenerateTableFetch

使用多个列意味着要对列列表进行排序，并且每个列的值的增长速度都比前一列的值要慢。因此，使用多个列意味着列的层次结构，**通常用于分区表。**此处理器仅可用于检索自上次检索以来已添加或更新的行。...表中总行数除以分区大小给出生成的SQL语句(即流文件)的数量。值为0表示将生成一个流文件，其SQL语句将获取表中的所有行。...使用多个列意味着要对列列表进行排序，并且每个列的值的增长速度都比前一列的值要慢。因此，使用多个列意味着列的层次结构，**通常用于分区表。**此处理器仅可用于检索自上次检索以来已添加或更新的行。...表中总行数除以分区大小给出生成的SQL语句(即流文件)的数量。值为0表示将生成一个流文件，其SQL语句将获取表中的所有行。...如果设置了，GenerateTableFetch将确定列的最小值和最大值，并使用最小值作为初始偏移量。然后，获取页面的SQL基于这个初始偏移量和值的总差(即最大值-最小值)除以页面大小。

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SQL语句汇总（三）——聚合函数、分组、子查询及组合查询

分类： –COUNT：统计行数量 –SUM：获取单个列的合计值 –AVG：计算某个列的平均值 –MAX：计算列的最大值 –MIN：计算列的最小值首先，创建数据表如下： ?...根据之前的知识我们可以查出每门科目的最高分，但是要想查出取得最高分的学生信息就做不到了。这时就需要用到子查询来取得完整的信息。什么是子查询？子查询就是嵌套在主查询中的查询。...接下来回到上面的SQL语句中，可以看出本条子查询的嵌套是在SELECT位置（括号括起来的部分），它与学号、学生姓名以逗号分隔开并列在SELECT位置，也就是说它是我们想要查出的一列，子查询中查出的是，...在子查询或相关查询中，要求出某个列的最大值，通常都是用ALL来比较，大意为比其他行都要大的值即为最大值。...子查询总共执行一次，执行完毕后后将值传递给外部查询。上文提到的例子中，第一个例子求学生对应班级名的即为相关子查询，其中WHERE c.class_id=s.class_id 即为相关条件。

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Python机器学习教程—数据预处理(sklearn库)

(axis=0))# axis=0表示对列进行操作print(r.std(axis=0))图片图片2.范围缩放这个方法会调用mms对象的fit_transform方法将样本矩阵中的每一列的最小值和最大值设定为相同的区间...针对这个fit_transform()方法还要强调的是，fit是训练，transform是转换，整个方法的原理便是将一列的最大值设为1，最小值设为0，其余数值均范围缩放。...mms.fit_transform(原始样本矩) 仍然采用之前的样本矩阵进行示例# 示例"""首先创建对象之后调用方法来对我们的数据矩阵进行操作，可由结果看出将一列的最大值设为1，最小值设为0，其余数值则进行相应等比例的缩放...归一化即是用每个样本的每个特征值除以该样本各个特征值绝对值的总和。变换后的样本矩阵，每个样本的特征值绝对值之和为1。...用通俗的话来说，数值矩阵中一行为一个样本，一列为一个特征，那么每个特征值/一行中所有特征值的和便是占比。

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【Pandas教程】像写SQL一样用Pandas～

# 根据列名，请用loc # 筛选1到10行的奇数行，City和Country列 data.loc[1:10:2,['City','Country']] # 筛选第2和第4行，City和Country列...data.loc[[2,4],['City','Country']] # 根据列索引，请用iloc # 筛选1到10行的奇数行，2到5列 data.iloc[1:10:2,2:5] # 筛选1到10...行的奇数行，2到10列中每隔3列取一列 data.iloc[1:10:2,2:10:3] # 筛选第2和第4行，第3和第5列 data.iloc[[2,4],[3,5]] 根据条件筛选 SQL select...自定义函数 Pandas中内置很多常用的方法，譬如求和，最大值等等，但很多时候还是满足不了需求，我们需要取调用自己的方法，Pandas中可以使用map()和apply()来调用自定义的方法，需要注意下map...，如果将merge()类比为join操作，接下来讲的拼接将类似于SQL中的union all操作。

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特征工程中的缩放和编码的方法总结

MinMaxScaler norm = MinMaxScaler().fit(data) transformed_data = norm.transform(data) 将特征的每个值除以最大值是规范化的另一种方法...了解了上面的类型后，我们开始进行特征编码的介绍：独热编码（ONE HOT）我们有一个包含3个分类变量的列，那么将在一个热编码中为一个分类变量创建每个热量编码3列。独热编码又称一位有效编码。...所以上面的例子中，我们可以跳过任何列我们这里选择跳过第一列“red” 独热编码虽然简单，但是页有非常明显的缺点：假设一列有100个分类变量。现在如果试着把分类变量转换成哑变量，我们会得到99列。...这种方法根据输出计算每个分类变量的平均值，然后对它们进行排名。...如下表所示在序数类别中，我们可以应用这项技术，因为我们最后输出的结果包含了顺序的信息。平均数编码（MEAN ENCODING）在这种方法将根据输出将类别转换为其平均值。

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sklearn-preprocessing使用

标准化（Z-Score）公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。...]]) # 将每一列特征标准化为标准正太分布，注意，标准化是针对每一列而言的 x_scale = preprocessing.scale(x) print(x_scale) ''' array([[...) + min 以下这个例子是将数据规与[0,1]之间，每个特征中的最小值变成了0，最大值变成了1，请看： min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler((...也就是特征中，所有数据都会除以最大值。这个方法对那些已经中心化均值维0或者稀疏的数据有意义。...主要思想是对每个样本计算其p-范数，然后对该样本中每个元素除以该范数，这样处理的结果是使得每个处理后样本的p-范数（比如l1-norm,l2-norm）等于1。

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Python常用库Numpy进行矩阵运算详解

：amax(参数1：数组；参数2：axis=0/1，0表示行1表示列) # 求整个矩阵的最大值 result = np.amax(score) print(result) # 求每一列的最大值（0表示行...） result = np.amax(score, axis=0) print(result) # 求每一行的最大值（1表示列） result = np.amax(score, axis=1) print...# 求每一列的最小值（0表示行） result = np.amin(score, axis=0) print(result) # 求每一行的最小值（1表示列） result = np.amin(score...score[:, :]*5 print(score) # 循环数组行和列，每一个数值都除以5 score[:, :] = score[:, :]/5 print(score) # 循环数组行和列，每一个数值除以...数组b)：查找在数组a中不在数组b中的元素 Numpy.union1d(参数 1：数组a；参数 2：数组b)：查找两个数组的并集元素矩阵运算（一种特殊的二维数组）计算规则（M行，N列）*（N行，Z

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