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)))

不使用sklearn，只使用numpy。 只需定义一个函数:。

假设行是变量，列是样本(轴= 1):

import numpy as np

# Example array
X = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

def stdmtx(X):
    means = X.mean(axis =1)
    stds = X.std(axis= 1, ddof=1)
    X= X - means[:, np.newaxis]
    X= X / stds[:, np.newaxis]
    return np.nan_to_num(X)

输出:

X
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

stdmtx(X)
array([[-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.]])

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()

你提到了scikit learn，所以我想分享另一个解决方案。

学习MinMaxScaler

在sci-kit learn中，有一个叫做MinMaxScaler的API，它可以自定义你喜欢的值范围。

它也为我们处理了NaN问题。

nan被视为缺失值:不考虑是否合适，并予以维护 在transform. ...参见参考文献[1]

代码示例

代码很简单，只需输入即可

# Let's say X_train is your input dataframe
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# call MinMaxScaler object
min_max_scaler = MinMaxScaler()
# feed in a numpy array
X_train_norm = min_max_scaler.fit_transform(X_train.values)
# wrap it up if you need a dataframe
df = pd.DataFrame(X_train_norm)

[1] sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

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

如果你不需要最大的精度，你的函数可以简化为:

v_norm = v / (np.linalg.norm(v) + 1e-16)