如果你使用多维数组，快速解决是可能的。

假设我们有一个二维数组，我们想用最后一个轴归一化，而有些行有零范数。

import numpy as np
arr = np.array([
    [1, 2, 3], 
    [0, 0, 0],
    [5, 6, 7]
], dtype=np.float)

lengths = np.linalg.norm(arr, axis=-1)
print(lengths)  # [ 3.74165739  0.         10.48808848]
arr[lengths > 0] = arr[lengths > 0] / lengths[lengths > 0][:, np.newaxis]
print(arr)
# [[0.26726124 0.53452248 0.80178373]
# [0.         0.         0.        ]
# [0.47673129 0.57207755 0.66742381]]

这可能对你也有用

import numpy as np
normalized_v = v / np.sqrt(np.sum(v**2))

但当v的长度为0时失效。

在这种情况下，引入一个小常数来防止零除法可以解决这个问题。

正如评论中所建议的，人们也可以使用

v/np.linalg.norm(v)

对于2D数组，可以使用下面的一行代码跨行规范化。要跨列归一化，只需设置axis=0。

a / np.linalg.norm(a, axis=1, keepdims=True)

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

如果你想要[0;1]为1d-array，然后使用

(a - a.min(axis=0)) / (a.max(axis=0) - a.min(axis=0))

a是你的一维数组。

一个例子:

>>> a = np.array([0, 1, 2, 4, 5, 2])
>>> (a - a.min(axis=0)) / (a.max(axis=0) - a.min(axis=0))
array([0. , 0.2, 0.4, 0.8, 1. , 0.4])

注意该方法。对于保存值之间的比例有一个限制:一维数组必须至少有一个0，并且由0和正数组成。

如果你在使用scikit-learn，你可以使用sklearn.预处理。normalize:

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import normalize

x = np.random.rand(1000)*10
norm1 = x / np.linalg.norm(x)
norm2 = normalize(x[:,np.newaxis], axis=0).ravel()
print np.all(norm1 == norm2)
# True