根据符号将数组中列的元素归一化为 1 或 -1

Normalize the elements of columns in an array to 1 or -1 depending on their sign

我想将包含正数和负数的数组“x”中列的元素归一化为 -1 或 1。

x 的负元素应归一化为每列的 x.min,其中 x.min 变为 - 1,x 的正元素应归一化为每列的 x.max,其中 x.max 变为 1。零值应保持为零。

我可以通过以下方式到达那里的一部分:

x = np.array([[ 1,  3,  1  ],
              [-2, -5, -0.5],
              [-3, -1,  1.5],   
              [ 2,  7,  2  ]])

x_norm = x / x.max(axis=0)

print(x_norm)
[[ 0.5         0.42857143  0.5       ]
 [-1.         -0.71428571 -0.25      ]
 [-1.5        -0.14285714  0.75      ]
 [ 1.          1.          1.        ]]

但我真的希望结果是:

print(x_norm)
[[ 0.5         0.42857143  0.5       ]
 [-0.66       -1.         -1.        ]
 [-1.         -0.2         0.75      ]
 [ 1.          1.          1.        ]]

您可以使用 np.where 检查条件并根据条件应用两种不同的规范化:

np.where(x<0, -x / x.min(axis=0), x / x.max(axis=0))
Out[6]: 
array([[ 0.5       ,  0.42857143,  0.5       ],
       [-0.66666667, -1.        , -1.        ],
       [-1.        , -0.2       ,  0.75      ],
       [ 1.        ,  1.        ,  1.        ]])