import numpy as np


file_data = np.loadtxt('./data/final1.csv',delimiter=',')

# Using Min - Max normalisation

data =[]
final_data= []
target_data = []

valmean_nor = ((file_data[:,0]) - min(file_data[:,0]))/(max(file_data[:,0]) - min(file_data[:,0]))
valmax_nor = ((file_data[:,1]) - min(file_data[:,1]))/(max(file_data[:,1]) - min(file_data[:,1]))
valmin_nor = ((file_data[:,2]) - min(file_data[:,2]))/(max(file_data[:,2]) - min(file_data[:,2]))
valstd_nor = ((file_data[:,3]) - min(file_data[:,3]))/(max(file_data[:,3]) - min(file_data[:,3]))
valenergy_nor = ((file_data[:,4]) - min(file_data[:,4]))/(max(file_data[:,4]) - min(file_data[:,4]))
energy_signal_nor = ((file_data[:,5]) - min(file_data[:,5]))/(max(file_data[:,5]) - min(file_data[:,5]))


for i ,val in enumerate(valmean_nor):
    saveFile = open ('./data/norm_feature.csv','a')
    saveFile.write(str(valmean_nor[i]) + ',' +str(valmax_nor[i]) + ',' + str(valmin_nor[i]) + ',' + str(valstd_nor[i]) + ',' + str(valenergy_nor[i])+','+ str(energy_signal_nor[i]) + ',' + str(file_data[i][6]))
    saveFile.write('\n')
    saveFile.close()
0181084a016f075cd0626db2522e0cd12accecdd
<mask token>

<mask token>
for i, val in enumerate(valmean_nor):
    saveFile = open('./data/norm_feature.csv', 'a')
    saveFile.write(str(valmean_nor[i]) + ',' + str(valmax_nor[i]) + ',' +
        str(valmin_nor[i]) + ',' + str(valstd_nor[i]) + ',' + str(
        valenergy_nor[i]) + ',' + str(energy_signal_nor[i]) + ',' + str(
        file_data[i][6]))
    saveFile.write('\n')
    saveFile.close()

<mask token>
file_data = np.loadtxt('./data/final1.csv', delimiter=',')
data = []
final_data = []
target_data = []
valmean_nor = (file_data[:, 0] - min(file_data[:, 0])) / (max(file_data[:, 
    0]) - min(file_data[:, 0]))
valmax_nor = (file_data[:, 1] - min(file_data[:, 1])) / (max(file_data[:, 1
    ]) - min(file_data[:, 1]))
valmin_nor = (file_data[:, 2] - min(file_data[:, 2])) / (max(file_data[:, 2
    ]) - min(file_data[:, 2]))
valstd_nor = (file_data[:, 3] - min(file_data[:, 3])) / (max(file_data[:, 3
    ]) - min(file_data[:, 3]))
valenergy_nor = (file_data[:, 4] - min(file_data[:, 4])) / (max(file_data[:,
    4]) - min(file_data[:, 4]))
energy_signal_nor = (file_data[:, 5] - min(file_data[:, 5])) / (max(
    file_data[:, 5]) - min(file_data[:, 5]))
for i, val in enumerate(valmean_nor):
    saveFile = open('./data/norm_feature.csv', 'a')
    saveFile.write(str(valmean_nor[i]) + ',' + str(valmax_nor[i]) + ',' +
        str(valmin_nor[i]) + ',' + str(valstd_nor[i]) + ',' + str(
        valenergy_nor[i]) + ',' + str(energy_signal_nor[i]) + ',' + str(
        file_data[i][6]))
    saveFile.write('\n')
    saveFile.close()

import numpy as np
file_data = np.loadtxt('./data/final1.csv', delimiter=',')
data = []
final_data = []
target_data = []
valmean_nor = (file_data[:, 0] - min(file_data[:, 0])) / (max(file_data[:, 
    0]) - min(file_data[:, 0]))
valmax_nor = (file_data[:, 1] - min(file_data[:, 1])) / (max(file_data[:, 1
    ]) - min(file_data[:, 1]))
valmin_nor = (file_data[:, 2] - min(file_data[:, 2])) / (max(file_data[:, 2
    ]) - min(file_data[:, 2]))
valstd_nor = (file_data[:, 3] - min(file_data[:, 3])) / (max(file_data[:, 3
    ]) - min(file_data[:, 3]))
valenergy_nor = (file_data[:, 4] - min(file_data[:, 4])) / (max(file_data[:,
    4]) - min(file_data[:, 4]))
energy_signal_nor = (file_data[:, 5] - min(file_data[:, 5])) / (max(
    file_data[:, 5]) - min(file_data[:, 5]))
for i, val in enumerate(valmean_nor):
    saveFile = open('./data/norm_feature.csv', 'a')
    saveFile.write(str(valmean_nor[i]) + ',' + str(valmax_nor[i]) + ',' +
        str(valmin_nor[i]) + ',' + str(valstd_nor[i]) + ',' + str(
        valenergy_nor[i]) + ',' + str(energy_signal_nor[i]) + ',' + str(
        file_data[i][6]))
    saveFile.write('\n')
    saveFile.close()

import numpy as np


file_data = np.loadtxt('./data/final1.csv',delimiter=',')

# Using Min - Max normalisation

data =[]
final_data= []
target_data = []

valmean_nor = ((file_data[:,0]) - min(file_data[:,0]))/(max(file_data[:,0]) - min(file_data[:,0]))
valmax_nor = ((file_data[:,1]) - min(file_data[:,1]))/(max(file_data[:,1]) - min(file_data[:,1]))
valmin_nor = ((file_data[:,2]) - min(file_data[:,2]))/(max(file_data[:,2]) - min(file_data[:,2]))
valstd_nor = ((file_data[:,3]) - min(file_data[:,3]))/(max(file_data[:,3]) - min(file_data[:,3]))
valenergy_nor = ((file_data[:,4]) - min(file_data[:,4]))/(max(file_data[:,4]) - min(file_data[:,4]))
energy_signal_nor = ((file_data[:,5]) - min(file_data[:,5]))/(max(file_data[:,5]) - min(file_data[:,5]))


for i ,val in enumerate(valmean_nor):
    saveFile = open ('./data/norm_feature.csv','a')
    saveFile.write(str(valmean_nor[i]) + ',' +str(valmax_nor[i]) + ',' + str(valmin_nor[i]) + ',' + str(valstd_nor[i]) + ',' + str(valenergy_nor[i])+','+ str(energy_signal_nor[i]) + ',' + str(file_data[i][6]))
    saveFile.write('\n')
    saveFile.close()