sklearn.preprocessing中的自定义合并？
伊森
我有一个称为size_array的连续变量列表。我一直在这样扩展它们[0, 1]：
max_abs_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
scaled = max_abs_scaler.fit_transform(size_array)
有没有办法[-1, 1]在中位数（或百分位数）为0的范围内缩放它们？我的数据右偏，因此中位数以上的值分散了很多，而中位数左侧的值没有分散。我试图用这种方法扩展它们：
def using_median():
if x >= median:
return (x - median)/(max - median)
else:
return (median - x)/(median - min)
但这没有用。还有其他方法sklearn.preprocessing吗？
文卡塔恰兰
我建议使用PowerTransformer（）。它可以用于偏斜的发行版。
看看这个例子：
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
pt = preprocessing.PowerTransformer()
X_lognormal = np.random.RandomState(616)\
.lognormal(size=(300, 2))
_,ax = plt.subplots(1,2,sharey=True)
ax[0].hist(X_lognormal)
ax[1].hist(pt.fit_transform(X_lognormal))
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