我有一個 numpy 陣列，我想根據行的恒定視窗大小的最大值和最小值來規范化陣列，然后使用x_normal = (x-min)/(max-min).
例如，在下面的陣列中，我選擇每行中每4列的最大值和最小值。對于第一行，4 列(3, 5, 3, 3) min 和 max 是 3, 5(3-3/5-3,5-3/5-3, 3-3/5-3, 3-3/5-3)然后(9,2,2,5)是 min 和 max 是 2, 9, 然后(9-2/9-2, 2-2/9-2,2-2/9-2, 5-2/9-2)等等。
import numpy as np
x = np.array([
[3, 5, 3, 3, 9, 2, 2, 5, 1, 0, 7, 2],
[4, 4, 8, 4, 3, 1, 4, 8, 7, 6, 1, 4]
])
output:
x = np.array([
[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 3/7, 1/6, 0, 1, 2/6],
[0, 0, 1, 0, 2/7, 0, 3/7, 1, 1, 5/6, 0, 3/6]
])
uj5u.com熱心網友回復：
import numpy as np
import numpy.typing as npt
def normalize(array: npt.NDArray) -> npt.NDArray:
minimum = np.expand_dims(np.min(array, axis=1), axis=1)
maximum = np.expand_dims(np.max(array, axis=1), axis=1)
return (array - minimum) / (maximum - minimum)
x = np.array([
[3, 5, 3, 3, 9, 2, 2, 5, 1, 0, 7, 2],
[4, 4, 8, 4, 3, 1, 4, 8, 7, 6, 1, 4]
]).astype(float)
windows_size = 4
for i in range(0, x.shape[1], windows_size):
x[:, i: i windows_size] = normalize(x[:, i: i windows_size])
該方法：
- 選擇滑動視窗大小
- 獲取具有指定視窗大小的子陣列
- 計算每列的最小值/最大值
- 每列執行減法和除法
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