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NumPyで配列を正規化する方法

1つのNumPy配列の規範が欲しいのですが。より具体的には、私はこの機能の同等のバージョンを探しています

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

skearnやnumpyにそのようなものはありますか？

この関数は、vが0ベクトルの場合に機能します。

pythonnumpyscikit-learnstatisticsnormalization
140
Donbeo

あなたがscikit-learnを使っているなら、 sklearn.preprocessing.normalize を使うことができます。

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
111
ali_m

そのような機能が含まれている電池の一部であるならば、私はそれがいいと思ったことに同意するでしょう。しかし、私の知る限りではありません。これは任意の軸のためのバージョンであり、そして最適な性能を与えます。

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)))
35
Eelco Hoogendoorn

Ordを指定してL1ノルムを取得できます。ゼロ除算を避けるために私はepsを使いますが、それはおそらく素晴らしいことではありません。

def normalize(v):
    norm=np.linalg.norm(v, ord=1)
    if norm==0:
        norm=np.finfo(v.dtype).eps
    return v/norm
16
Eduard Feicho

多次元データがあり、各軸をそれ自体に正規化したい場合は、次のようにします。

def normalize(d):
    # d is a (n x dimension) np array
    d -= np.min(d, axis=0)
    d /= np.ptp(d, axis=0)
    return d

Numpys peak to peak functionを使用します。

6
Jaden Travnik

これはまたあなたのために働くかもしれません

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

vの長さが0の場合は失敗します。

5
mrk

Christoph Gohlkeによる人気の 変換 モジュールのベクトルを正規化する関数unit_vector()もあります。

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))
2
Joe

3Dテンソルに格納されているn次元の特徴ベクトルを正規化したい場合は、PyTorchも使用できます。

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()
1
max0r

3Dベクトルを使っているのなら、toolbelt vg を使ってこれを簡潔に行うことができます。それはでこぼこの上に軽い層であり、それは単一の値と積み重ねられたベクトルをサポートします。

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

私は前回の起動時にこのライブラリを作成しましたが、このライブラリは次のような用途に動機付けられていました。NumPyではあまりにも冗長すぎる単純なアイデア。

1
paulmelnikow

最大限の精度が必要ない場合は、関数を次のように縮小できます。

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

あなたはsci-kitが学んだと言ったので、私は別の解決策を共有したいと思います。

sci-kitがMinMaxScalerを学ぶ

Sci-kit learnには、あなたが好きなように値の範囲をカスタマイズできるMinMaxScalerと呼ばれるAPIがあります。

それはまた私達のためにNaN問題を扱います。

NaNは欠損値として扱われます。近似では無視され、変換では維持されます。 ...参考文献[1]を参照してください。

コードサンプル

コードは単純です、ただタイプ

# 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)
0
WY Hsu

sklearnなしで、numpyのみを使用します。関数を定義するだけです。

行が変数であり、列がサンプル（axis= 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)

出力：

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

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