🔥 Как нормализовать массив numpy: полезное руководство для начинающих

Как нормализовать массив NumPy?

Для нормализации массива NumPy, вы можете использовать функцию numpy.linalg.norm(). Эта функция позволяет нормализовать массив по выбранной оси.

Вот пример:

import numpy as np

# Создаем массив
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Нормализуем массив
normalized_arr = arr / np.linalg.norm(arr)

print(normalized_arr)

В этом примере, мы создаем массив arr и затем нормализуем его посредством деления на норму массива np.linalg.norm(arr). Результатом будет нормализованный массив normalized_arr.

Надеюсь, эта информация поможет вам нормализовать ваш массив NumPy. Удачи в вашем изучении!

Как нормализовать массив numpy

Когда мы работаем с массивами данных в NumPy, иногда нам нужно нормализовать эти данные для более удобной обработки. Нормализация массива позволяет привести значения к определенному диапазону или распределению. В этой статье мы рассмотрим несколько методов нормализации массивов в NumPy, а также предоставим примеры кода.

Методы нормализации массивов в NumPy

NumPy предоставляет несколько методов для нормализации массивов. Рассмотрим наиболее распространенные из них:

• Масштабирование диапазона
• Стандартизация
• Мин-Макс нормализация

Масштабирование диапазона

Масштабирование диапазона является одним из простейших способов нормализации массива. Он приводит значения к новому диапазону, заданному пользователем. Для этого мы используем формулу:

def scale_range(arr, new_min, new_max):
    min_val = np.min(arr)
    max_val = np.max(arr)
    scaled = (arr - min_val) * (new_max - new_min) / (max_val - min_val) + new_min
    return scaled

Давайте рассмотрим пример, в котором мы масштабируем массив от 0 до 1:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
scaled_arr = scale_range(arr, 0, 1)
print(scaled_arr)

Результат:

[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]

Стандартизация

Стандартизация нормализует значения массива, приводя их к нулевому среднему значению и стандартному отклонению 1. Для выполнения стандартизации мы используем следующую формулу:

def standardize(arr):
    mean = np.mean(arr)
    std = np.std(arr)
    standardized = (arr - mean) / std
    return standardized

Вот пример, в котором мы стандартизируем массив:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
standardized_arr = standardize(arr)
print(standardized_arr)

Результат:

[-1.26491106 -0.63245553 0. 0.63245553 1.26491106]

Мин-Макс нормализация

Мин-Макс нормализация приводит значения массива к диапазону от 0 до 1. Для выполнения Мин-Макс нормализации используйте следующую формулу:

def min_max_normalize(arr):
    min_val = np.min(arr)
    max_val = np.max(arr)
    normalized = (arr - min_val) / (max_val - min_val)
    return normalized

Вот пример, в котором мы применим Мин-Макс нормализацию к массиву:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
normalized_arr = min_max_normalize(arr)
print(normalized_arr)

Результат:

[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]

Вывод

Нормализация массивов в NumPy позволяет приводить значения к определенному диапазону или распределению для удобства обработки данных. В этой статье мы рассмотрели три наиболее распространенных метода нормализации в NumPy: масштабирование диапазона, стандартизацию и Мин-Макс нормализацию. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и может быть использован в зависимости от задачи. Используйте примеры кода, предоставленные выше, чтобы лучше понять, как применять эти методы в своих проектах.