一个简单的点积就可以了。不需要任何额外的包装。

x = x/np.sqrt(x.dot(x))

顺便说一下，如果x的范数为0，它本质上是一个零向量，并且不能转换为单位向量(范数为1)。如果你想捕获np.array([0,0，…0])的情况，那么使用

norm = np.sqrt(x.dot(x))
x = x/norm if norm != 0 else x

如果你想将存储在3D张量中的n维特征向量归一化，你也可以使用PyTorch:

import numpy as np
from torch import FloatTensor
from torch.nn.functional import normalize

vecs = np.random.rand(3, 16, 16, 16)
norm_vecs = normalize(FloatTensor(vecs), dim=0, eps=1e-16).numpy()

一个简单的点积就可以了。不需要任何额外的包装。

x = x/np.sqrt(x.dot(x))

顺便说一下，如果x的范数为0，它本质上是一个零向量，并且不能转换为单位向量(范数为1)。如果你想捕获np.array([0,0，…0])的情况，那么使用

norm = np.sqrt(x.dot(x))
x = x/norm if norm != 0 else x

如果你有多维数据，并希望每个轴都归一化到最大值或总和:

def normalize(_d, to_sum=True, copy=True):
    # d is a (n x dimension) np array
    d = _d if not copy else np.copy(_d)
    d -= np.min(d, axis=0)
    d /= (np.sum(d, axis=0) if to_sum else np.ptp(d, axis=0))
    return d

使用numpys的峰对峰函数。

a = np.random.random((5, 3))

b = normalize(a, copy=False)
b.sum(axis=0) # array([1., 1., 1.]), the rows sum to 1

c = normalize(a, to_sum=False, copy=False)
c.max(axis=0) # array([1., 1., 1.]), the max of each row is 1

我同意，如果这样的函数是包含的库的一部分，那就太好了。但据我所知，不是这样的。这是一个任意轴都能给出最佳性能的版本。

import numpy as np

def normalized(a, axis=-1, order=2):
    l2 = np.atleast_1d(np.linalg.norm(a, order, axis))
    l2[l2==0] = 1
    return a / np.expand_dims(l2, axis)

A = np.random.randn(3,3,3)
print(normalized(A,0))
print(normalized(A,1))
print(normalized(A,2))

print(normalized(np.arange(3)[:,None]))
print(normalized(np.arange(3)))

在Christoph Gohlke编写的流行转换模块中，还有函数unit_vector()用于规范化向量:

import transformations as trafo
import numpy as np

data = np.array([[1.0, 1.0, 0.0],
                 [1.0, 1.0, 1.0],
                 [1.0, 2.0, 3.0]])

print(trafo.unit_vector(data, axis=1))