<s> from mlxtend . preprocessing import minmax_scaling <EOL> import pandas as pd <EOL> import numpy as np <EOL> def test_minmax_scaling_arrayerror ( ) : <EOL> try : <EOL> ary = [ [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> ] , [ <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:4> ] ] <EOL> minmax_scaling ( ary , [ <NUM_LIT:1> , '<STR_LIT>' ] ) <EOL> except AttributeError : <EOL> pass <EOL> else : <EOL> raise AssertionError <EOL> def test_pandas_minmax_scaling ( ) : <EOL> s1 = pd . Series ( [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:6> ] , index = ( range ( <NUM_LIT:6> ) ) ) <EOL> s2 = pd . Series ( [ <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:8> , <NUM_LIT:7> , <NUM_LIT:6> , <NUM_LIT:5> ] , index = ( range ( <NUM_LIT:6> ) ) ) <EOL> df = pd . DataFrame ( s1 , columns = [ '<STR_LIT>' ] ) <EOL> df [ '<STR_LIT>' ] = s2 <EOL> df_out1 = minmax_scaling ( df , [ '<STR_LIT>' , '<STR_LIT>' ] , min_val = <NUM_LIT:0> , max_val = <NUM_LIT:1> ) <EOL> df_out2 = minmax_scaling ( df , [ '<STR_LIT>' , '<STR_LIT>' ] , min_val = <NUM_LIT:50> , max_val = <NUM_LIT:100> ) <EOL> ary_out1 = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0.0> , <NUM_LIT:1.0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1.0> , <NUM_LIT:0.0> ] ] ) <EOL> ary_out2 = np . array ( [ [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] ] ) <EOL> np . testing . assert_allclose ( df_out1 . values , ary_out1 , rtol = <NUM_LIT> ) <EOL> assert ( ( df_out2 . values == ary_out2 ) . all ( ) ) <EOL> def test_numpy_minmax_scaling ( ) : <EOL> ary = np . array ( [ [ <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:10> ] , [ <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:9> ] , [ <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:8> ] , [ <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:7> ] , [ <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:6> ] , [ <NUM_LIT:6> , <NUM_LIT:5> ] ] ) <EOL> df_out1 = minmax_scaling ( ary , [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> ] , min_val = <NUM_LIT:0> , max_val = <NUM_LIT:1> ) <EOL> df_out2 = minmax_scaling ( ary , [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> ] , min_val = <NUM_LIT:50> , max_val = <NUM_LIT:100> ) <EOL> ary_out1 = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0.0> , <NUM_LIT:1.0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:1.0> , <NUM_LIT:0.0> ] ] ) <EOL> ary_out2 = np . array ( [ [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <EOL> [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] ] ) <EOL> np . testing . assert_allclose ( df_out1 , ary_out1 , rtol = <NUM_LIT> ) <EOL> assert ( ( df_out2 == ary_out2 ) . all ( ) ) </s>
