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)

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.]])

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。

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))

为了避免零除法，我用eps，但这可能不太好。

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