normalize_ndarray

19.09.13 16:22 작성 조회수 114

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normalize_ndarray는 답은 다 맞는데 소수점에서 약간 틀리면 틀린걸로 간주하나요? set_printoption 에서 float_kind 옵션까지 바꿔줬는데 ( lambda x: "{0:0.8f}".format(x) ) 그래도 틀렸다고 하네요.. 이것때문에 시간을 많이 버렸는데 ㅠ 

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진소라

질문자

2019.09.13

전에 메일로 코드 질문 보냈는데 답변이 안오길래 여기에 첨부합니다.. 전에 질문 보낸것도 답변 부탁드립니다 ㅠㅠ 6_***@naver.com 입니다

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진소라

질문자

2019.09.13

def concat_ndarray(X_1, X_2, axis):

    try:

        X = np.concatenate( (X_1, X_2), axis = axis)

        return X

    except ValueError:

        return False

이것도 Fail이 뜨는데 왜 틀렸는지 궁금합니당 ㅠ 예제는 다 맞아서 다른경우를 모르겠네용

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진소라

질문자

2019.09.13

def normalize_ndarray(X, axis=99, dtype=np.float32):

    np.set_printoptions(formatter={'float_kind': lambda x: "{0:0.8f}".format(x)})

    result = None

    if(axis == 99):

        result = (X - np.mean(X)) / np.std(X)

    elif(axis == 0):        

        result = (X - np.mean(X, axis=axis)) / np.std(X, axis=axis)

    elif axis == 1:

        means = X.mean(axis=axis).reshape(-1, 1)

        std = X.std(axis=axis).reshape(-1, 1)

        result = (X - mean) / std

        

    return result

코드 첨부합니다.