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

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))

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)

如果您正在处理3D向量，您可以使用vg工具带简单地做到这一点。它是numpy之上的一个轻量级层，支持单值和堆叠向量。

import numpy as np
import vg

x = np.random.rand(1000)*10
norm1 = x / np.linalg.norm(x)
norm2 = vg.normalize(x)
print np.all(norm1 == norm2)
# True

我在上次创业时创建了这个库，它的动机是这样的:简单的想法在NumPy中太啰嗦了。

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)