renom.utility.preprocess.rescaling package

class Rescaling ( min=0 , max=1 )

ベースクラス: renom.utility.preprocess.preprocess.Preprocess

このクラスはデータサイズを特定の範囲ないのサイズにrescaleする。

パラメータ:
  • min ( int ) – rescaleする最小値を設定する
  • max ( int ) – rescaleする最大値を設定する
Example:
>>> import numpy as np
>>> from renom.utility.preprocess import Rescaling
>>> rs = Rescaling(min = -2, max = 9)
>>> x = np.array([[1,64,37],[12,5,28],[93,66,19],[54,9,78]])
>>> transform_data = rs.transform(x, axis = 1)
>>> print transform_data
array([[-2.          9.          4.28571429]
       [ 1.34782609 -2.          9.        ]
       [ 9.          4.98648649 -2.        ]
       [ 5.17391304 -2.          9.        ]])
>>> reverse_data = rs.reverse(transform_data,axis=1)
>>> print reverse_data
    array([[ 12.   5.  28.]
           [ 93.  66.  19.]
           [ 54.   9.  78.]])
transform ( x , axis=None )

指定した最小値と最大値の範囲にデータをrescaleする関数。

パラメータ:
  • x ( array ) – 入力データ
  • axis ( int ) – rescaleする軸(0: 列、1: 行)
Return ndarray:

rescaledされたデータ

Example:
>>> import numpy as np
>>> from renom.utility.preprocess import Rescaling
>>> rs = Rescaling(min = -2, max = 9)
>>> x = np.array([[54,67,12],[39,43,3]])
>>> transform_data = rs.transform(x, axis = 1)
>>> print transform_data
array([[ 6.765625  9.       -0.453125]
       [ 4.1875    4.875    -2.      ]])
reverse ( x )

rescaleされたデータから元のサイズに変換する関数。

パラメータ: x ( array ) – rescaleされたデータ
Return ndarray:

元のサイズに変換されたデータ

Example:
>>> import numpy as np
>>> from renom.utility.preprocess import Rescaling
>>> rs = Rescaling(min = -2, max = 9)
>>> x = np.array([[54,67,12],[39,43,3]])
>>> transform_data = rs.transform(x)
>>> reverse_data = rs.reverse(transform_data)
>>> print reverse_data
array([[ 54.  67.  12.]
       [ 39.  43.   3.]])
get_params ( )

パラメータを返す

Return dict:

パラメータ

Example:
>>> from preprocess import Rescaling
>>> rs = Rescaling(min=-1, max=1)
>>> rs.get_params()
{'max': 1, 'min': -1}
set_params ( min , max )

パラメータを設定する。

パラメータ:
  • min ( int ) – 設定される最小値
  • max ( int ) – 設定される最大値
Example:
>>> from preprocess import Rescaling
>>> rs = Rescaling(min=-1, max=1)
>>> rs.get_params()
{'min':-1, 'max': 1}
>>> rs.set_params(min=-10,max=10)
>>> rs.get_params()
{'max': 10, 'min': -10}
rescale ( x , axis=None , min=0 , max=1 )

rescale関数

パラメータ:
  • x ( array ) – 入力データ
  • min ( int ) – rescaleする最小値を設定する
  • max ( int ) – rescaleする最大値を設定する
  • axis ( int ) – rescaleする軸(0: 列、1: 行)
Return ndarray:

rescaledされたデータ

Example:
>>> import numpy as np
>>> from renom.utility.preprocess import rescale
>>> x = np.array([[54,67,12],[39,43,3]])
>>> transform_data = rescale(x, min = -2, max = 9)
>>> print transform_data
array([[ 6.765625  9.       -0.453125]
       [ 4.1875    4.875    -2.      ]])
rescale_reverse ( x , y , axis=None , min=0 , max=1 )

関数rescaleの逆関数

パラメータ:
  • x ( array ) – rescaleされたデータ
  • y ( array ) – 入力データ
Return ndarray:

元のサイズに変換されたデータ

Example:
>>> import numpy as np
>>> from renom.utility.preprocess import rescale,rescale_reverse
>>> x = np.array([[54,67,12],[39,43,3]])
>>> min,max = -2,9
>>> transform_data = rescale(x, min = min, max = max)
>>> reverse_data = rescale_reverse(x, transform_data, min = min, max = max)
>>> print reverse_data
array([[ 54.  67.  12.]
       [ 39.  43.   3.]])