数组的按列归一化（缩放）

Question

我想在 python 中规范化（放入范围 [0, 1]）一个二维数组，但相对于特定列。

例如，给定：

a = array([[1 2 3],[4,5,6],[7,8,9]])

我需要像 "norm_column_wise(a,1)" 这样的东西，它采用矩阵 "a"，并且只规范化第二列 [2,5,8]，

结果应该是：

norm_column_wise(a,1) = array([[1,0,3],[4,0.5,6],[7,1.0,9]])

我写了一个简单的归一化代码：

def norm_column_wise(arr): 
    return (arr-arr.min(0))/(arr.max(0)-arr.min(0))

但它适用于数组的所有列。如何修改这个简单的代码以指定特定的列？

提前致谢！

Answer 1

我会为此使用 numpy。

import numpy as np

def normalize_column(A, col):
    A[:,col] = (A[:,col] - np.min(A[:,col])) / (np.max(A[:,col]) - np.min(A[:,col]))

if __name__ == '__main__':
    A = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], dtype=float)
    normalize_column(A, 1)
    print (A)

结果

[[ 1.   0.   3. ]
 [ 4.   0.5  6. ]
 [ 7.   1.   9. ]]

根据上面的注释，max-min 可以替换为：

np.ptp(A,0)[0,col]

数组的按列归一化（缩放）

column-wise normalization (scaling) of arrays

python

arrays

numpy

normalization