我想将NumPy数组转换为单位向量。更具体地说,我正在寻找这个归一化函数的等效版本:

def normalize(v):
    norm = np.linalg.norm(v)
    if norm == 0: 
       return v
    return v / norm

这个函数处理向量v的范数为0的情况。

在sklearn或numpy中是否提供了类似的函数?


当前回答

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)

其他回答

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)))

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)

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)
Reference

[1] sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

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)