Python中的最小最大规范化

Question

我一直在一个真实世界的数据集（.csv文件）上使用自组织映射（SOM），我试图基于最小-最大规范化对数据进行规范化，以提高效率。

但是我遇到了一个错误，错误是："unsupported operand type(s) for list and float"。

我找不到更好的解决方案，我完全迷失了。

for i in range(num):
   trr=eval(str(arr[i]))[0:-31]
print trr
for i in range(num):

   normalized = (trr-min(trr))/(max(trr)-min(trr))
print normalized

并在开头声明为trr：

trr = [[0 for x in range(num)] for x in range(num)]

Answer 1

缩进似乎断了，我不知道该如何修复，但无论如何，关键是：

normalized = (trr-min(trr))/(max(trr)-min(trr))

很明显，trr这里有一个列表（或者你不会寻找它的min和max），但是你试图对它做算术——没有用。我建议：

base = min(trr)
range = max(trr) - base
normalized = [(x-base)/range for x in trr]

作为最有可能实现我猜你心中的目标。