如何将NumPy数组标准化到一定范围内？
在对音频或图像阵列进行一些处理之后，需要先在一定范围内对其进行标准化，然后才能将其写回到文件中。可以这样完成：
# Normalize audio channels to between -1.0 and +1.0
audio[:,0] = audio[:,0]/abs(audio[:,0]).max()
audio[:,1] = audio[:,1]/abs(audio[:,1]).max()
# Normalize image to between 0 and 255
image = image/(image.max()/255.0)
有没有那么繁琐，方便的函数来做到这一点？matplotlib.colors.Normalize()似乎无关。
问题答案：
audio /= np.max(np.abs(audio),axis=0)
image *= (255.0/image.max())
使用/=和*=可以消除中间的临时阵列，从而节省了一些内存。乘法比除法便宜，所以
image *= 255.0/image.max() # Uses 1 division and image.size multiplications
比…快一点
image /= image.max()/255.0 # Uses 1+image.size divisions
由于我们在这里使用基本的numpy方法，因此我认为这是尽可能有效的numpy解决方案。
就地操作不会更改容器数组的dtype。由于所需的标准化值是浮点型，因此在执行就地操作之前，audioandimage数组需要具有浮点数dtype。如果它们还不是浮点dtype，则需要使用进行转换astype。例如，
image = image.astype('float64')
-
问题内容： 我有一个numpy数组，其中特定行的每个单元格代表一个功能的值。我将它们全部存储在100 * 4矩阵中。 知道如何将每个值都介于0和1之间的numpy.array的行标准化吗？ 我想要的输出是： 提前致谢 ：） 问题答案： 如果我理解正确，那么您要做的就是除以每一列中的最大值。您可以使用广播轻松地做到这一点。 从示例数组开始： 在第0维（即行）上取最大值。这为您提供了一个大小向量，其中
-
对于我的Java类，我正在编写一个小程序，首先选择一个介于1和100之间的数字。然后，它会提示用户开始猜测正确的。如果用户对的猜测过高或过低，程序会打印出一个新范围，供他们在该范围内进行猜测。如果用户输入或，程序只需重新要求用户输入，但不会以任何方式更改范围。 示例输出（当机密号为20时）如下所示： 该项目似乎已经基本完成，但只有一个例外。其中一个要求是，当用户键入的超出我们给定的1和100范围时
-
问题内容： 我有一个numpy数组，我想强制将小于零的每个元素都设为零，并将每个大于255的元素强制降低到255。 例如。x =（-1,7,255,299）=>（0,7,255,255） 是否有一个不太复杂的单行代码可以完成此任务？ 问题答案： 答案是numpy.clip 关于标题中的问题：不可以。您可以使用向量化将lambda函数应用于每个元素，但这并不是最佳选择。
-
问题内容： 我有一个NumPy值数组。我想计算在特定范围内有多少这些值，例如x <100和x> 25。我已经读过有关计数器的信息，但它似乎仅对指定值有效，对值范围无效。我已经搜索过，但是没有发现有关我的特定问题的任何信息。如果有人可以指出适当的文档，我将不胜感激。谢谢 我已经试过了 但这只是给我25到99之间的数字。 编辑 我正在使用的数据是由另一个程序创建的。然后，我使用脚本读取数据并将其存储为
-
问题 你想定义一个数组的范围。 解决方案 在 CoffeeScript 中，有两种方式定义数组元素的范围。 myArray = [1..10] # => [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ] myArray = [1...10] # => [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ] 要想反转元素的范围，则可以写成下面这样。 myLargeArray =
-
问题内容： 我有两个感兴趣的矩阵，第一个是“单词袋”矩阵，有两列：文档ID和术语ID。例如： 另外，我有一个“索引”矩阵，其中矩阵的每一行都包含单词袋矩阵中给定文档ID的第一行和最后一行的索引。例如：第0行是文档ID 0的第一个和最后一个索引。例如： 我想做的是随机抽取文档ID的样本，并获取这些文档ID的所有单词行。单词袋矩阵大约有1.5亿行（〜1.5Gb），因此使用numpy.in1d（）太慢了