本文整理汇总了Python中sklearn.decomposition.RandomizedPCA.mean方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python RandomizedPCA.mean方法的具体用法？Python RandomizedPCA.mean怎么用？Python RandomizedPCA.mean使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.decomposition.RandomizedPCA的用法示例。
在下文中一共展示了RandomizedPCA.mean方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: test_randomized_pca_check_list
# 需要导入模块: from sklearn.decomposition import RandomizedPCA [as 别名]
# 或者: from sklearn.decomposition.RandomizedPCA import mean [as 别名]
def test_randomized_pca_check_list():
"""Test that the projection by RandomizedPCA on list data is correct"""
X = [[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]]
X_transformed = RandomizedPCA(n_components=1, random_state=0).fit(X).transform(X)
assert_equal(X_transformed.shape, (2, 1))
assert_almost_equal(X_transformed.mean(), 0.00, 2)
assert_almost_equal(X_transformed.std(), 0.71, 2)