有关mapminmax的用法详解

关于matlab系列无法调用mapminmax函数的解决方法matlab7.0/7.1以及以下版本的函数库中没有mapminmax函数，所以编程调用这个函数时会提示未定义该函数，查了写资料，但是网友回答的太不靠谱了，我自己做了下总结，方法如下：1.matlab升级到7.8或者以上版本，这些版本的matlab中自带有mapminmax函数，可以直接调用。

2.不想升级的话，我们就要自己写mapminmax函数了，这里我提供mapminmax函数的源程序如下：function [out1,out2] = mapminmax(in1,in2,in3,in4)%MPMINMAX Map matrix row minimum and maximum values to [-1 1].%% Syntax%% [y,ps] = mapminmax(x,ymin,ymax)% [y,ps] = mapminmax(x,fp)% y = mapminmax('apply',x,ps)% x = mapminmax('reverse',y,ps)% dx_dy = mapminmax('dx',x,y,ps)% dx_dy = mapminmax('dx',x,[],ps)% name = mapminmax('name');% fp = mapminmax('pdefaults');% names = mapminmax('pnames');% mapminmax('pcheck', fp);%% Description%% MAPMINMAX processes matrices by normalizing the minimum and maximum valu es% of each row to [YMIN, YMAX].%% MAPMINMAX(X,YMIN,YMAX) takes X and optional parameters,% X - NxQ matrix or a 1xTS row cell array of NxQ matrices.% YMIN - Minimum value for each row of Y. (Default is -1)% YMAX - Maximum value for each row of Y. (Default is +1)% and returns,% Y - Each MxQ matrix (where M == N) (optional).% PS - Process settings, to allow consistent processing of values.%% MAPMINMAX(X,FP) takes parameters as struct: FP.ymin, FP.ymax.% MAPMINMAX('apply',X,PS) returns Y, given X and settings PS.% MAPMINMAX('reverse',Y,PS) returns X, given Y and settings PS.% MAPMINMAX('dx',X,Y,PS) returns MxNxQ derivative of Y w/respect to X.% MAPMINMAX('dx',X,[],PS) returns the derivative, less efficiently.% MAPMINMAX('name') returns the name of this process method.% MAPMINMAX('pdefaults') returns default process parameter structure.% MAPMINMAX('pdesc') returns the process parameter descriptions.% MAPMINMAX('pcheck',fp) throws an error if any parameter is illegal.%% Examples%% Here is how to format a matrix so that the minimum and maximum% values of each row are mapped to default interval [-1,+1].%% x1 = [1 2 4; 1 1 1; 3 2 2; 0 0 0]% [y1,ps] = mapminmax(x1)%% Next, we apply the same processing settings to new values.%% x2 = [5 2 3; 1 1 1; 6 7 3; 0 0 0]% y2 = mapminmax('apply',x2,ps)%% Here we reverse the processing of y1 to get x1 again.%% x1_again = mapminmax('reverse',y1,ps)%% Algorithm%% It is assumed that X has only finite real values, and that% the elements of each row are not all equal.%% y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;%% See also FIXUNKNOWNS, MAPSTD, PROCESSPCA, REMOVECONSTANTROWS % Copyright 1992-2006 The MathWorks, Inc.% $Revision: 1.1.6.6 $% Process function boiler plate scriptboiler_processNamefunction n = namen = 'Map Minimum and Maximum'; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Parameter Defaultsfunction fp = param_defaults(values)if length(values)>=1, fp.ymin = values{1}; else fp.ymin = -1; endif length(values)>=2, fp.ymax = values{2}; else fp.ymax = fp.ymin + 2; end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Parameter Namesfunction names = param_names()names = {'Mininum value for each row of Y.', 'Maximum value for each row of Y. '}; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Parameter Checkfunction err = param_check(fp)mn = fp.ymin;mx = fp.ymax;if ~isa(mn,'double') || any(size(mn)~=[1 1]) || ~isreal(mn) || ~isfinite(mn)err = 'ymin must be a real scalar value.';elseif ~isa(mx,'double') || any(size(mx)~=[1 1]) || ~isreal(mx) || ~isfinite(mx) || (m x <= mn)err = 'ymax must be a real scalar value greater than ymin.';elseerr = '';end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% New Processfunction [y,ps] = new_process(x,fp)if any(any(~isfinite(x)))error('Use FIXUNKNOWNS to replace NaN values in X.');end = 'mapminmax';ps.xrows = size(x,1);ps.yrows = ps.xrows;ps.xmax = max(x,[],2);ps.xmin = min(x,[],2);ps.ymax = fp.ymax;ps.ymin = fp.ymin;if any(ps.xmax == ps.xmin)warning('Use REMOVECONSTANTROWS to remove rows with constant values.');endy = apply_process(x,ps);Apply Processfunction y = apply_process(x,ps)Q = size(x,2);oneQ = ones(1,Q);rangex = ps.xmax-ps.xmin;rangex(rangex==0) = 1; % Avoid divisions by zerorangey = ps.ymax-ps.ymin;y = rangey * (x-ps.xmin(:,oneQ))./rangex(:,oneQ) + ps.ymin; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Reverse Processfunction x = reverse_process(y,ps)Q = size(y,2);oneQ = ones(1,Q);rangex = ps.xmax-ps.xmin;rangey = ps.ymax-ps.ymin;x = rangex(:,oneQ) .* (y-ps.ymin)*(1/rangey) + ps.xmin(:,oneQ); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Derivative of Y w/respect to Xfunction dy_dx = derivative(x,y,ps);Q = size(x,2);rangex = ps.xmax-ps.xmin;rangey = ps.ymax-ps.ymin;d = diag(rangey ./ rangex);dy_dx = d(:,:,ones(1,Q));复制以上代码，在matlab中生成M文件，文件名取为mapminmax. m,然后放到current Directory路径中的work文件夹里面（这是我的工作空间），你们也可以放到自己的工作空间文件夹里面，这还没完，编译程序是还会提示木有boiler_process函数的提示，boiler_process函数源程序如下：% PROCESS FUNCTION BOILERPLATE CODE% Copyright 2005-2007 The MathWorks, Inc.% TODO - Add size checking for X and Yif (nargin < 1), error('NNET:Arguments','Not enough arguments.'); endif isstr(in1)switch lower(in1)case 'name',if nargin > 1, error('NNET:Arguments','Too many input arguments for ''name'' action '), endif (nargout > 1), error('NNET:Arguments','Too many output arguments for ''name'' a ction'), endout1 = name;case 'pdefaults'if nargin > 2, error('NNET:Arguments','Too many input arguments for ''pdefaults'' act ion'), endif nargin < 2, in2 = {}; endif (nargout > 1), error('NNET:Arguments','Too many output arguments for ''pdefaults' ' action'), endout1 = param_defaults(in2);case 'pnames'if nargin > 1, error('NNET:Arguments','Too many input arguments for ''pnames'' acti on'), endif (nargout > 1), error('NNET:Arguments','Too many output arguments for ''pnames'' action'), endout1 = param_names;case 'pcheck'if (nargin < 2), error('NNET:Arguments','Not enough input arguments for ''pcheck'' a ction'), endif nargin > 2, error('NNET:Arguments','Too many input arguments for ''pcheck'' actio n'), endif (nargout > 1), error('NNET:Arguments','Too many output arguments for ''pcheck'' action'), endif ~isa(in2,'struct'), error('NNET:Arguments','Parameters are not a struct.'); end names1 = fieldnames(param_defaults({}));names2 = fieldnames(in2);if length(names1) ~= length(names2), error('NNET:Arguments','Incorrect number of parameters.'); endnames1 = sort(names1);names2 = sort(names2);for i=1:length(names1)if ~strcmp(names1{i},names2{i}), error('NNET:Arguments',['Parameter field name is n ot correct:' names2{i}]); endendout1 = param_check(in2);if (nargout == 0) && ~isempty(out1)error('NNET:Arguments',out1);endcase 'apply'if (nargin < 3), error('NNET:Arguments','Not enough input arguments for ''apply'' acti on.'); endif (nargin > 3), error('NNET:Arguments','Too many input arguments for ''apply'' actio n'), endif (nargout > 1), error('NNET:Arguments','Too many output arguments for ''apply'' action'), endc = iscell(in2);if cif (size(in2,1) ~= 1)error('NNET:Arguments','Cell array X must have only one row')endcols = size(in2,2);colSizes = zeros(1,cols);for i=1:colscolSizes(i) = size(in2{1,i},2);endin2 = cell2mat(in2);elseif ~isa(in2,'double')error('NNET:Arguments','X must be a matrix or a row cell array')endout1 = apply_process(in2,in3);if cout1 = mat2cell(out1,size(out1,1),colSizes);endcase 'reverse'if (nargin < 3), error('NNET:Arguments','Not enough input arguments for ''reverse'' a ction.'); endif (nargin > 3), error('NNET:Arguments','Too many input arguments for ''reverse'' act ion'), endif (nargout > 1), error('NNET:Arguments','Too many output arguments for ''reverse'' action'), endc = iscell(in2);if cif (size(in2,1) ~= 1)error('NNET:Arguments','Cell array X must have only one row')endcols = size(in2,2);colSizes = zeros(1,cols);for i=1:cols,colSizes(i) = size(in2{1,i},2); endin2 = cell2mat(in2);elseif ~(isnumeric(in2) || islogical(in2))error('NNET:Arguments','Y must be a matrix or a row cell array')endout1 = reverse_process(in2,in3);if cout1 = mat2cell(out1,size(out1,1),colSizes);endout2 = in3;case 'dx'if (nargin < 4), error('NNET:Arguments','Not enough input arguments for ''dx'' action. '); endif (nargout > 1), error('NNET:Arguments','Too many output arguments for ''dx'' actio n'), endif isempty(in3)in3 = apply_process(in2,in4);endout1 = derivative(in2,in3,in4);case 'dx_dy'if (nargin < 4), error('NNET:Arguments','Not enough input arguments for ''dx'' action. '); endif (nargout > 1), error('NNET:Arguments','Too many output arguments for ''dx'' actio n'), endif isempty(in3)in3 = apply_process(in2,in4);endout1 = reverse_derivative(in2,in3,in4);case 'simulink_params'out1 = simulink_params(in2);case 'simulink_reverse_params'out1 = simulink_reverse_params(in2);otherwiseerror('NNET:Arguments',['First argument is an unrecognized action string: ' in1]); endreturnendif (nargin < 2)in2 = param_defaults({});elseif isa(in2,'struct')if (nargin > 2),error('NNET:Arguments','Too many input arguments when second arg ument is parameter structure FP'), endelsenumFields = length(fieldnames(param_defaults({})));if (nargin > 1 + numFields), error('NNET:Arguments','Too many input argument'), en dvalues = {in2};if (nargin > 2), values{2} = in3; endif (nargin > 3) values = [values varargin]; endin2 = param_defaults(values);enderr = param_check(in2);if ~isempty(err)error('NNET:Arguments',err)endc = iscell(in1);if cif (size(in1,1) ~= 1)error('NNET:Arguments','Cell array X must have only one row')endcols = size(in1,2);colSizes = zeros(1,cols);for i=1:cols,colSizes(i) = size(in1{1,i},2); endin1 = cell2mat(in1);elseif ~isa(in1,'double')error('NNET:Arguments','X must be a matrix or a row cell array')end[out1,out2] = new_process(in1,in2); y =[]; % MATLAB BUG if [out1,y] =...if cout1 = mat2cell(out1,size(out1,1),colSizes);end复制以上代码在matlab中生成m文件，并取名boiler_process.m。

mapmutation函数摘要：mapmutation函数的介绍与使用方法一、概述1.mapmutation函数的定义2.函数的作用与意义二、mapmutation函数的参数1.数据源2.映射函数3.迭代次数三、mapmutation函数的用法示例1.基本用法2.进阶用法四、mapmutation函数的优缺点1.优点2.缺点五、总结与建议1.总结2.适用场景3.注意事项正文：一、概述mapmutation函数是Python中一款强大的数据处理工具，它主要用于对数据进行映射操作。

通过mapmutation函数，我们可以轻松地对数据集中的每个元素应用一个指定的函数，从而实现数据的转换或处理。

本文将详细介绍mapmutation函数的定义、作用、参数以及用法示例等内容。

二、mapmutation函数的定义mapmutation函数是Python内置的高阶函数，它接收一个数据源、一个映射函数和一个可选的迭代次数作为参数。

函数的定义如下：```pythonmap(lambda x: func(x), iterable)```其中，- 数据源：iterable，待处理的数据集，通常为一个列表或元组。

- 映射函数：func，用于处理数据集中的每个元素的操作。

- 迭代次数：可选参数，用于指定映射函数对数据集应用的次数。

默认值为1次。

三、mapmutation函数的用法示例1.基本用法以下是一个简单的mapmutation函数基本用法示例，我们将使用mapmutation函数对一个整数列表进行平方操作：```pythondef square(x):return x * xumbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared_numbers = map(square, numbers)print(list(squared_numbers)) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]```2.进阶用法在实际应用中，我们还可以通过传递一个迭代次数参数来控制映射函数对数据集应用的次数。

归⼀化函数mapminmax,mapstdmapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] Syntax[Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)[Y,PS] = mapminmax(X,FP)Y = mapminmax('apply',X,PS)X = mapminmax('reverse',Y,PS)dy_dx = mapminmax('dy_dx',X,Y,PS)dx_dy = mapminmax('dx_dy',X,Y,PS)Descriptionmapminmax processes matrices by normalizing the minimum and maximum values of each row to [YMIN, YMAX].[Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX) takes X and optional parametersX N-by-Q matrix or a 1-by-TS row cell array of N-by-Q matricesYMIN Minimum value for each row of Y (default is –1)YMAX Maximum value for each row of Y (default is +1)and returnsY Each M-by-Q matrix (where M==N) (optional)PSProcess settings that allow consistent processing of values[Y,PS] = mapminmax(X,FP) takes parameters as a struct: FP.ymin, FP.ymax.Y = mapminmax('apply',X,PS) returns Y, given X and settings PS.X = mapminmax('reverse',Y,PS) returns X, given Y and settings PS.dy_dx = mapminmax('dy_dx',X,Y,PS) returns the M-by-N-by-Q derivative of Y with respect to X.dx_dy = mapminmax('dx_dy',X,Y,PS) returns the reverse derivative.ExamplesHere is how to format a matrix so that the minimum and maximum values of each row are mapped to default interval [-1,+1]. x1 = [1 2 4; 1 1 1; 3 2 2; 0 0 0][y1,PS] = mapminmax(x1)Next, apply the same processing settings to new values.x2 = [5 2 3; 1 1 1; 6 7 3; 0 0 0]y2 = mapminmax('apply',x2,PS)Reverse the processing of y1 to get x1 again.x1_again = mapminmax('reverse',y1,PS)AlgorithmsIt is assumed that X has only finite real values, and that the elements of each row are not all equal. (If xmax=xmin or if either xmax or xmin are non-finite, then y=x and no change occurs.)y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;DefinitionsBefore training, it is often useful to scale the inputs and targets so that they always fall within a specified range. The function mapminmax scales inputs and targets so that they fall in the range [–1,1]. The following code illustrates how to use this function.[pn,ps] = mapminmax(p);[tn,ts] = mapminmax(t);net = train(net,pn,tn);The original network inputs and targets are given in the matrices p and t. The normalized inputs and targets pn and tn that are returned will all fall in the interval [–1,1]. Thestructures ps and ts contain the settings, in this case the minimum and maximum values of the original inputs and targets. After the network has been trained, the ps settings should be used to transform any future inputs that are applied to the network. They effectively become a part of the network, just like the network weights and biases.If mapminmax is used to scale the targets, then the output of the network will be trained to produce outputs in the range [–1,1]. To convert these outputs back into the same units that were used for the original targets, use the settings ts. The following code simulates the network that was trained in the previous code, and then converts the network output back into the original units.an = sim(net,pn);a = mapminmax('reverse',an,ts);The network output an corresponds to the normalized targets tn. The unnormalized network output a is in the same units as the original targets t.If mapminmax is used to preprocess the training set data, then whenever the trained network is used with new inputs they should be preprocessed with the minimum and maximums that were computed for the training set stored in the settings ps. The following code applies a new set of inputs to the network already trained.pnewn = mapminmax('apply',pnew,ps);anewn = sim(net,pnewn);anew = mapminmax('reverse',anewn,ts);For most networks, including feedforwardnet, these steps are done automatically, so that you only need to use the sim command.See Alsofixunknowns | mapstd | processpca1．在最新版的matlab⾥⾯共有两个归⼀化函数：mapminmax()和mapstd(),其中第⼀个函数是归⼀化到[0 1]范围，后⼀个的原理我也不太懂，但归⼀后的数据较规整，⽐第⼀个好⽤．各⾃的归⼀化格式如下：[pn,ps]=mapminmax(P)或=mapstd(P) %P是输⼊向量[tn, ts]=mapminmax(t)或＝mapstd(t) %t 是⽬标向量在训练完后，对测试样本归⼀化格式为：pnt=mapminmax('apply',pt,ps)或＝mapstd('apply',pt,ps)仿真后反归⼀化格式则为：out=mapminmax('reverse',An,ts)或=mapstd('reverse',An,ts)；其中An 为sim函数的输出2．要是⽤的是⾃⼰编的归⼀化函数，如pn=(x-min)/(max-min),其中min＜x＜max；min和max可以是样本（所有样本）各输⼊输出属性列的最⼩和最⼤值，也可以是⽐各⾃最⼩值更⼩和⽐最⼤值更⼤的数（最好这样选择），反归⼀化的话，则可以将求归⼀化函数的反函数即可实现反归⼀化输出值．。

matlab中mapminmax函数用法在MATLAB中，mapminmax函数用于将数据从一种表示形式映射到另一种表示形式，其范围在最小值和最大值之间。

该函数对数据进行了预处理，使其在特定的范围内，以便于后续的分析和处理。

本文将详细介绍mapminmax函数的用法。

一、mapminmax函数概述mapminmax函数是MATLAB中用于数据映射的内置函数之一。

它可以将数据从一种表示形式映射到另一种表示形式，以便于后续的数据分析和处理。

该函数可以将数据从一种表示形式映射到另一种表示形式，同时保持数据的比例不变。

二、mapminmax函数的使用方法在使用mapminmax函数之前，需要先确定输入数据的范围和输出数据的范围。

输入数据的范围通常由数据的分布和精度来确定，输出数据的范围可以根据需要进行设置。

具体使用方法如下：1. 输入数据范围确定在使用mapminmax函数之前，需要确定输入数据的范围。

可以通过观察数据分布和精度来确定输入数据的范围。

如果输入数据是连续的，可以使用MATLAB内置的函数来确定数据的范围。

2. 输出数据范围的设置在使用mapminmax函数时，需要设置输出数据的范围。

输出数据的范围可以根据需要进行设置，例如，可以将输出数据映射到指定的范围内，或者将输出数据映射到指定的区间内。

3. 调用mapminmax函数在确定了输入数据的范围和输出数据的范围之后，可以使用mapminmax函数将数据映射到指定的范围内。

具体调用方法如下：`[outputData,outputMin,outputMax] =mapminmax(inputData,inputMin,inputMax,outputMin,outputMax);`其中，inputData为输入数据，inputMin和inputMax分别为输入数据的最小值和最大值，outputMin和outputMax分别为输出数据的最小值和最大值，outputData为输出数据。

gprmax in语法
GprMax 是一款用于地质雷达（地质雷达）建模和仿真的开源软件。

以下是GprMax 输入文件的一些基本语法元素：
1.Model：定义地质雷达模型的整体属性，例如模型的尺寸、
网格大小等。

[Model] name = MyModel ...
2.Grid：定义模型中的网格参数，包括网格的大小、分辨率
等。

[Grid] ...
3.Medium：定义模型中不同区域的介电常数等电磁参数。

[Medium] ...
4.Antenna：定义天线的位置、方向和波形等属性。

[Antenna] ...
5.Simulation：定义仿真的参数，如时间步长、仿真时间等。

[Simulation] ...
6.Output：定义仿真结果的输出参数，包括波形数据、二维切
片、三维体绘图等。

[Output] ...
7.Events：定义模拟中的事件，如激发事件、记录事件等。

[Events] ...
这只是GprMax 输入文件的基本框架，具体的语法和参数取决于您的模型和仿真需求。

要详细了解GprMax 的语法和参数，建议查阅GprMax 的官
方文档，其中包含了详细的说明和示例。

在编写输入文件时，请确保遵循正确的语法规则以确保成功进行地质雷达建模和仿真。

有关mapminmax的用法详解============外一篇有关mapminmax的用法详解by faruto==================================几个要说明的函数接口:[Y,PS] = mapminmax(X)[Y,PS] = mapminmax(X,FP)Y = mapminmax('apply',X,PS)X = mapminmax('reverse',Y,PS)用实例来讲解,测试数据 x1 = [1 2 4], x2 = [5 2 3]; >> [y,ps] = mapminmax(x1)y =-1.0000 -0.3333 1.0000ps =name: 'mapminmax'xrows: 1xmax: 4xmin: 1xrange: 3yrows: 1ymax: 1ymin: -1yrange: 2其中y是对进行某种规范化后得到的数据,这种规范化的映射记录在结构体ps中.让我们来看一下这个规范化的映射到底是怎样的?AlgorithmIt is assumed that X has only finite real values, and that the elements of each row are not all equal.∙y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;∙[关于此算法的一个问题.算法的假设是每一行的元素都不想相同,那如果都相同怎么办?实现的办法是,如果有一行的元素都相同比如xt = [1 1 1],此时xmax = xmin = 1,把此时的变换变为y =ymin,matlab内部就是这么解决的.否则该除以0了,没有意义!]也就是说对x1 = [1 2 4]采用这个映射f:2*(x-xmin)/(xmax-xmin)+(-1),就可以得到y =[ -1.0000 -0.3333 1.0000]我们来看一下是不是: 对于x1而言xmin = 1,xmax = 4;则y(1) = 2*(1 - 1)/(4-1)+(-1) = -1;y(2) = 2*(2 - 1)/(4-1)+(-1) = -1/3 = -0.3333;y(3) = 2*(4-1)/(4-1)+(-1) = 1;看来的确就是这个映射来实现的.对于上面algorithm中的映射函数其中ymin,和ymax 是参数,可以自己设定,默认为-1,1;比如:>>[y,ps] = mapminmax(x1);>> ps.ymin = 0;>> [y,ps] = mapminmax(x1,ps)y =0 0.3333 1.0000ps =name: 'mapminmax'xrows: 1xmax: 4xmin: 1xrange: 3yrows: 1ymax: 1ymin: 0yrange: 1则此时的映射函数为: f: 1*(x-xmin)/(xmax-xmin)+(0),是否是这样的这回你可自己验证.O(∩_∩)O如果我对x1 = [1 2 4]采用了某种规范化的方式, 现在我要对x2 = [5 2 3]采用同样的规范化方式[同样的映射],如下可办到:>> [y1,ps] = mapminmax(x1);>> y2 = mapminmax('apply',x2,ps)y2 =1.6667 -0.3333 0.3333即对x1采用的规范化映射为: f: 2*(x-1)/(4-1)+(-1),(记录在ps中),对x2也要采取这个映射.x2 = [5,2,3],用这个映射我们来算一下.y2(1) = 2(5-1)/(4-1)+(-1) = 5/3 = 1+2/3 = 1.66667y2(2) = 2(2-1)/(4-1)+(-1) = -1/3 = -0.3333y2(3) = 2(3-1)/(4-1)+(-1) = 1/3 = 0.3333X = mapminmax('reverse',Y,PS)的作用就是进行反归一化,讲归一化的数据反归一化再得到原来的数据: >> [y1,ps] = mapminmax(x1);>> xtt = mapminmax('reverse',y1,ps)xtt =1 2 4此时又得到了原来的x1(xtt = x1);。

mysql map返回科学计数法-回复MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统。

在MySQL中，使用MAP函数可以实现对字段进行映射操作。

本文将介绍如何使用MAP函数返回科学计数法作为查询结果。

MySQL的MAP函数是一种用于对字段进行映射操作的函数。

该函数接受多组键值对作为参数，并根据字段的值在键值对中进行匹配。

如果字段的值与任何一个键值对的键相等，则返回对应键值对的值作为结果。

如果字段的值与所有键值对的键都不相等，则返回NULL。

在本文的情景中，我们将使用MAP函数返回科学计数法作为查询结果。

假设我们有一个表格存储了某个物品的名称和其对应的数量，我们想要获得物品名称和对应数量的科学计数法表示。

首先，我们需要创建一个名为items的表格，其中包含名为item_name 和item_quantity的两个字段。

我们可以使用如下的MySQL语句创建该表格：CREATE TABLE items (item_name VARCHAR(50),item_quantity FLOAT);接下来，我们向items表格中插入一些示例数据。

我们可以使用INSERT INTO语句将数据插入到表格中，如下所示：INSERT INTO items (item_name, item_quantity)VALUES('item1', 1000),('item2', 2000),('item3', 3000),('item4', 4000),('item5', 5000);现在，我们可以编写查询语句来获取物品名称和对应数量的科学计数法表示。

我们可以使用MAP函数来实现这一目标。

以下是具有科学计数法结果的查询语句示例：SELECTitem_name,MAP(item_quantity,1000, '1e3',1000000, '1e6',1000000000, '1e9') AS scientific_notationFROM items;在上述查询语句中，我们使用MAP函数将item_quantity字段的值与多组键值对进行匹配。

max函数和min函数的用法'max'和'min'是Python中非常常用的内置函数，它们用于返回给定序列中的最大值和最小值。

**max函数**'max'函数可以接受一个或多个参数，并返回其中的最大值。

例如：'''pythonprint(max(1, 2, 3, 4, 5)) # 输出: 5print(max(10, 20, 30, 40)) # 输出: 40print(max([1, 2, 3, 4, 5])) # 输出: 5print(max((1, 2, 3, 4, 5))) # 输出: 5'''max'函数也可以接受一个关键字参数'key'，该参数指定一个函数，该函数将被用于在比较元素时应用。

例如：'''pythonprint(max([1, 2, 3, 4, 5], key=str)) # 输出: 5，因为所有数字都转换为字符串后比较'''**min函数**'min'函数与'max'函数类似，但返回的是最小值。

例如：'''pythonprint(min(1, 2, 3, 4, 5)) # 输出: 1print(min(10, 20, 30, 40)) # 输出: 10print(min([1, 2, 3, 4, 5])) # 输出: 1print(min((1, 2, 3, 4, 5))) # 输出: (1,)，因为元组中不能有多个最小值，所以结果是一个元组'''同样，'min'函数也可以接受一个关键字参数'key'。

例如：'''pythonprint(min([1, 2, 3, 4, 5], key=str)) # 输出: (1,)，因为所有数字都转换为字符串后比较，但元组中不能有多个最小值，所以结果是一个元组''''max'和'min'函数是Python中非常有用的工具，它们可以帮助我们在各种情况下找到序列中的最大值和最小值。

关于神经网络（matlab）归一化的整理关于神经网络归一化方法的整理由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

2、对数函数转换，表达式如下：y=log10(x)说明：以10为底的对数函数转换。

3、反余切函数转换，表达式如下：y=atan(x)*2/PI归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。

归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。

归一化有同一、统一和合一的意思。

无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。

为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。

归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。

所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。

但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换方法有时可能更好。

关于用premnmx语句进行归一化：premnmx语句的语法格式是：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。

Mapman-完全上手指南-Part_2（Mapman系列之四）Mapman-完全上手指南-Part_2（Mapman系列之四）系列之三推完之后，即是到校之时。

从此便没有太多时间推进教程系列。

不过似乎还是有几位朋友在等更新。

索性，今晚睡觉前写一个（心在是23点….）。

在上一篇推送中，具体介绍了Mapman三个主要的数据信息，其中有两个从某种程度来说必须是自己准备的。

既然数据准备好，那么本推就主要介绍数据的导入和基本的操作，或者说可视化。

导入Mapping文件导入实验数据随后，我们需要导入实验数据。

正如前面的推送中说到的，输入的数据，可以是基因的log2FoldChang信息，也可以是基因的表达量矩阵，如RPKM，FPKM等矩阵。

同样，建议导入数据前，文件保存为.txt 后缀的文本文件。

如果非常不确定自己的文件是什么格式的话，那么:1.打开Excel2.将文件拖进去Excel中（任何询问，直接点确定）3.左上角，文件另存为4.弹出的对话框，选择文本（制表符分隔）5.文件名，后缀直接给.txt，如Exp.tab.txt具体可参考下图如此，文件格式和文件名后缀均调整OK。

那么，右键Experiment，随后选择Add Data，在弹出的对话框中，选择刚才保存的数据文件将实验数据展示在通路上刚才导入的数据，其实是Case-Control实验的分析结果，一个Log2FC矩阵，只有两列，即基因ID和Log2FC值，这个可以是全部被检验的基因的，也可以只放差异表达部分，具体看自己需要，对结果基本没影响。

在弹出的对话框中，选择对应的Mapping文件，也就是我们上面导入的那个，点击对应的热图可以直接查看到对应的基因ID，和具体一些数值信息。

图片中，负值反而是红色，不符合常用配色。

可以直接在菜单栏修改在热图方框上，鼠标悬停（也就是稍微静止在上面一小会），那么会出现对应BIN的功能信息。

摁F2可以固定窗口直接在图片任一地方，鼠标右键菜单，其中有一项Switch EditModeOn，开启这个就进入编辑模式，比如可以移动一些方框换一个图更直接一些变成或者变成移动完成后，鼠标右键，Switch Off.. 即可回归映射分析模式。

pm.normal 用法pm.normal是一种函数，用于生成服从正态分布（高斯分布）的随机数。

正态分布是一种常见的概率分布，通常用来描述连续型变量的分布情况。

正态分布的概率密度函数形状呈钟形曲线，其均值（μ）决定了曲线的中心位置，标准差（σ）则决定了曲线的宽窄程度。

在编程中，我们经常需要生成服从正态分布的随机数，以用于模拟、统计分析、机器学习等应用场景。

而pm.normal函数则是一个方便的工具，可以通过指定均值和标准差等参数来生成服从正态分布的随机数。

具体而言，pm.normal函数通常具有以下用法：1. pm.normal(μ, σ, size=None)，其中μ为正态分布的均值，σ为正态分布的标准差，size为生成随机数的数量。

例如，调用pm.normal(0, 1, 1000)可以生成1000个服从均值为0、标准差为1的正态分布的随机数。

2. 生成一个服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。

例如，调用pm.normal(0, 1)可以生成一个服从标准正态分布的随机数。

3. pm.normal(μ, σ, size=(n, m))，其中size参数可以接受一个元组来指定生成的随机数的维度。

例如，调用pm.normal(0, 1, size=(2, 3))可以生成一个大小为2x3的矩阵，其中的每个元素都是服从均值为0、标准差为1的正态分布的随机数。

pm.normal函数的返回值通常是一个数组，其元素服从指定的正态分布。

可以将其赋值给一个变量，并进一步进行处理和分析。

在使用pm.normal函数时，我们可以根据实际需求来灵活地指定均值和标准差的数值，以获得合适的随机数分布。

一般来说，均值决定了分布的中心位置，标准差决定了分布的离散程度。

当标准差较大时，生成的随机数可能会较为分散；而当标准差较小时，生成的随机数可能会较为集中。

使用pm.normal函数生成的随机数通常具有对称分布的特点，即曲线在均值处对称。

mapminmax用法
mapminmax函数是MATLAB中用于进行数据归一化（或称为标准化）的一个函数。

它的使用方法如下：
```
[y, settings] = mapminmax(x, ymin, ymax)
```
其中，`x`是输入的数据，`ymin`和`ymax`分别是数据归一化后的
范围下限和上限。

`y`是经过归一化处理后的输出数据。

`settings`是
一个结构体变量，保存着数据归一化的转换参数，可以用于逆转换。

返回的`y`可以用以下公式表示：
```
y = (ymax - ymin) * (x - xmin) / (xmax - xmin) + ymin
```
`xmin`和`xmax`分别是`x`中最小和最大的值。

例如，如果我们希望将数据归一化到0到1的范围，可以使用以
下代码：
```matlab
x = [1, 2, 3, 4, 5];
[y, settings] = mapminmax(x, 0, 1);
```
拓展：
- mapminmax函数可以方便地将不同范围的数据统一到相同的范围，避免了不同尺度的数据对模型训练产生不利影响。

-在机器学习中，数据归一化是一个常见的预处理步骤，可以提高
模型的训练速度和准确度。

- mapminmax函数还可以处理多维数据，可以通过设置参数
`dimension`来指定进行归一化的维度。

-若要仅对数据进行标准化，而不归一化到特定范围，可以使用
`[y, settings] = mapminmax(x)`进行调用。

此时`y`的范围为0到1。

数据集成、变换、归约及相关MATLAB⼯具箱函数 数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，在数据挖掘的过程中，数据预处理⼯作量占到了整个过程的60%。

数据清洗在上⼀篇博客中写过，这⾥主要写后⾯三部分。

数据集成 数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中，数据集成就是将多个数据源合并存放在⼀个⼀致的数据存储（如数据仓库）中的过程。

在数据集成时，来⾃多个数据源的现实世界实体的表达形式是不⼀样的，有可能不匹配，要考虑实体识别问题和属性冗余问题，从⽽将源数据在最低层上加以转换、提炼和集成。

1、实体识别 同名异义、异名同义、单位不统⼀ 2、冗余项识别 数据集成往往导致数据冗余，如： ①同⼀属性多次出现。

②同⼀属性命名不⼀致导致重复。

有些冗余属性可以⽤相关分析检测。

给定两个数值型的属性A和B，根据其属性值，⽤相关系数度量⼀个属性在多⼤程度上蕴含另⼀个属性。

数据变换 数据变换主要是对数据进⾏规范化处理，将数据转换成适当的形式，以适⽤于挖掘任务及算法的需要。

简单的函数变换 常见的函数变换有平⽅、开⽅、取对数、差分等。

x′=x2x′=√xx′=log(x)∇f x k=f x k+1−f x k 简单的函数变换常⽤来将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布的数据；在时间序列分析中，有时简单的对数变换或者差分运算就可以将⾮平稳序列转换成平稳序列。

规范化 数据标准化（归⼀化）处理是数据挖掘的⼀项基础⼯作。

不同评价指标往往具有不同的量纲，数值间的差别可能很⼤，不进⾏处理可能会影响到数据分析的结果。

为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进⾏规范化处理，将数据按照⽐例进⾏缩放，使之落⼊⼀个特定的区域，便于进⾏综合分析。

①最⼩-最⼤规范化 也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，将数值映射到[0，1]区间。

公式如下：x∗=x−min max−min 其中，max为样本数据的最⼤值，min为样本数据的最⼩值，max-min为极差。

pm.normal 用法-回复pm.normal是Python中用于生成服从正态分布的随机数的函数。

正态分布是统计学中最重要的概率分布之一，也叫做高斯分布。

它关注的是连续型随机变量，具有唯一的峰值点，呈钟形曲线分布。

在本篇文章中，我们将详细介绍pm.normal的用法，以及如何使用它生成服从正态分布的随机数。

首先，我们需要明确一点，正态分布由两个参数决定，即均值和标准差。

均值决定着正态分布的中心位置，标准差决定着正态分布的分散程度。

在Python中，我们可以使用pm.normal(mu, sigma)来生成服从正态分布的随机数，其中mu为均值，sigma为标准差。

让我们先来看一个简单的示例，生成100个服从均值为0，标准差为1的正态分布随机数：pythonimport numpy as npimport pymc3 as pmwith pm.Model():data = pm.Normal('data', mu=0, sd=1, shape=100)trace = pm.sample(1000, tune=1000)在这个示例中，我们使用了numpy和pymc3两个库。

首先，我们创建了一个用于建模的上下文环境，然后使用pm.Normal函数定义了一个随机变量data，指定了均值mu为0，标准差sd为1，生成了100个随机数。

接下来，使用pm.sample函数进行采样，采样次数为1000，burn-in 阶段的采样次数为1000，最后得到了一个trace对象，里面包含了采样得到的随机数序列。

接下来，我们可以通过trace对象来查看生成的随机数序列。

比如，我们可以绘制随机数的直方图，以及计算均值和标准差：pythonimport matplotlib.pyplot as pltsamples = trace['data']plt.hist(samples, bins=30, density=True)plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Density')plt.title('Histogram of Normal Distribution')plt.show()mean = np.mean(samples)std = np.std(samples)print(f"Mean: {mean}, Standard Deviation: {std}")运行这段代码，我们将得到一个直方图，展示了生成的随机数的分布情况。

simulink模块mapminmax用法概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文将介绍Simulink模块mapminmax的用法并进行概述和解释说明。

Simulink是一种基于图形化编程方式的仿真工具，而mapminmax则是其中一个常用的模块之一。

本文将详细探讨该模块的功能、参数说明以及应用场景，并通过使用示例和解释说明的方式帮助读者更好地理解和应用该模块。

1.2 文章结构本文分为五个主要部分：引言、Simulink模块mapminmax简介、使用示例与解释说明、其他相关注意事项和技巧，以及结论与展望。

在引言部分，我们将提供概述并介绍文章的结构，为读者提供整体了解。

1.3 目的本文旨在向读者介绍Simulink模块mapminmax，并通过详细解释其功能、参数以及使用示例来帮助读者更好地掌握该模块的应用。

此外，我们还将分享相关注意事项和技巧，并对性能优化、限制条件处理以及常见错误进行讨论。

最后，文章将总结回顾，并展望未来发展方向，希望通过这篇长文能够为读者提供全面且实用的信息。

2. Simulink模块mapminmax简介2.1 模块功能Simulink模块mapminmax是一种数据处理工具，用于实现输入数据的归一化操作。

该模块能够将输入信号限制在指定的范围内，并将其线性映射到另一个指定的范围内。

通过对输入信号进行缩放和平移操作，mapminmax可以将数据转换为期望的区间。

这一功能对于许多需要统一尺度的应用场景非常有用。

2.2 参数说明主要参数包括：- 输入信号：需要进行归一化操作的信号。

- 缩放范围：期望将输入信号映射到的范围，可以设定最小值和最大值。

- 输出范围：映射后输出信号所在的范围，同样可以设定最小值和最大值。

2.3 应用场景Simulink模块mapminmax适用于许多不同领域，特别是在需要对不同尺度或单位的数据进行比较或融合时非常有帮助。

下面列举了几个典型应用场景：- 数据预处理：在机器学习中，使用mapminmax可以将特征向量归一化到相同的取值范围以消除不同特征间尺度的差异。

mapminmax用法什么是mapm inmax?m a pm in ma x是一种常用于数据预处理的方法，用于将数据归一化到指定的范围内。

通常情况下，各个特征的值范围不同，这会导致某些特征对模型的影响比其他特征更突出。

通过使用m ap mi nm ax，我们可以将每个特征的值映射到一个指定的范围内，从而消除不同特征值范围的影响，保证每个特征对模型的贡献相对平衡。

如何使用m apminmax?使用ma pm in ma x非常简单，只需按照以下步骤进行操作：1.导入相关的库和模块i m po rt nu mp ya sn pf r om sk le ar n.pr epr o ce ss in gi mp or tmi n ma x_sc al e2.准备待处理的数据假设我们有一个数组`d at a`，其中包含了需要预处理的数据。

d a ta=n p.ar ra y([0,10,20,30,40,50])3.调用ma pm in ma x函数进行数据归一化n o rm al iz ed_d at a=m i nm ax_s ca le(d ata,fe at ur e_ra ng e=(0,1))在上述代码中，我们使用了`m in ma x_s c al e`函数来进行数据归一化。

`f ea tu re_r an ge`参数指定了归一化后的数据范围，这里我们将其设置为`(0,1)`。

4.查看归一化后的数据p r in t(no rm al iz ed_d at a)运行以上代码，会输出归一化后的数据。

对于输入数组`[0,10,20,30,40,50]`，归一化后的结果为`[0.,0.2,0.4,0.6,0.8,1.]`。

mapmi nmax的优势和注意事项1.优势-m ap mi nm ax可以消除不同特征值范围对模型的影响，提高模型的稳定性和准确性。

-可以将特征的值映射到指定的范围内，方便进行比较和分析。