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Numpyは配列を修正しますか？

m x n配列の値を正規化しようとする次のコードがあります（これはニューラルネットワークへの入力として使用されます。ここで、mはトレーニング例の数であり、nは機能の数です）。

ただし、スクリプトの実行後にインタープリターで配列を検査すると、値が正規化されていないことがわかります。つまり、元の値のままです。これは、関数内のarray変数への割り当てが関数内でのみ確認されるためだと思います。

この正規化を適切に行うにはどうすればよいですか？または、正規化関数から新しい配列を返す必要がありますか？

import numpy

def normalize(array, imin = -1, imax = 1):
    """I = Imin + (Imax-Imin)*(D-Dmin)/(Dmax-Dmin)"""

    dmin = array.min()
    dmax = array.max()

    array = imin + (imax - imin)*(array - dmin)/(dmax - dmin)
    print array[0]


def main():

    array = numpy.loadtxt('test.csv', delimiter=',', skiprows=1)
    for column in array.T:
        normalize(column)

    return array

if __name__ == "__main__":
    a = main()
pythonarraysnumpyin-place
27
User

Numpy配列に数学演算をインプレースで適用する場合は、標準のインプレース演算子+=、-=、/=などを使用するだけです。たとえば、次のようにします。

>>> def foo(a):
...     a += 10
... 
>>> a = numpy.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> foo(a)
>>> a
array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])

これらの操作のインプレースバージョンは、特に大きなアレイの場合、起動が少し高速です。

>>> def normalize_inplace(array, imin=-1, imax=1):
...         dmin = array.min()
...         dmax = array.max()
...         array -= dmin
...         array *= imax - imin
...         array /= dmax - dmin
...         array += imin
...     
>>> def normalize_copy(array, imin=-1, imax=1):
...         dmin = array.min()
...         dmax = array.max()
...         return imin + (imax - imin) * (array - dmin) / (dmax - dmin)
... 
>>> a = numpy.arange(10000, dtype='f')
>>> %timeit normalize_inplace(a)
10000 loops, best of 3: 144 us per loop
>>> %timeit normalize_copy(a)
10000 loops, best of 3: 146 us per loop
>>> a = numpy.arange(1000000, dtype='f')
>>> %timeit normalize_inplace(a)
100 loops, best of 3: 12.8 ms per loop
>>> %timeit normalize_copy(a)
100 loops, best of 3: 16.4 ms per loop
23
senderle

これは、他の有用な回答よりも少し一般的であるトリックです。

def normalize(array, imin = -1, imax = 1):
    """I = Imin + (Imax-Imin)*(D-Dmin)/(Dmax-Dmin)"""

    dmin = array.min()
    dmax = array.max()

    array[...] = imin + (imax - imin)*(array - dmin)/(dmax - dmin)

ここでは、ビューに値を割り当てていますarray[...]これらの値を関数のスコープ内の新しいローカル変数に割り当てるのではなく。

x = np.arange(5, dtype='float')
print x
normalize(x)
print x

>>> [0. 1. 2. 3. 4.]
>>> [-1.  -0.5  0.   0.5  1. ]

編集：

遅いです。新しい配列を割り当てます。しかし、組み込みのインプレース操作が面倒であるか、または十分ではないような、より複雑なことをしている場合には、それは価値があるかもしれません。

def normalize2(array, imin=-1, imax=1):
    dmin = array.min()
    dmax = array.max()

    array -= dmin;
    array *= (imax - imin)
    array /= (dmax-dmin)
    array += imin

A = np.random.randn(200**3).reshape([200] * 3)
%timeit -n5 -r5 normalize(A)
%timeit -n5 -r5 normalize2(A)

>> 47.6 ms ± 678 µs per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 5 loops each)
>> 26.1 ms ± 866 µs per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 5 loops each)
4
Ian Hincks
def normalize(array, imin = -1, imax = 1):
    """I = Imin + (Imax-Imin)*(D-Dmin)/(Dmax-Dmin)"""

    dmin = array.min()
    dmax = array.max()


    array -= dmin;
    array *= (imax - imin)
    array /= (dmax-dmin)
    array += imin

    print array[0]
4
ely

Numpyを使用するときにインプレース正規化を行うには良い方法があります。 np.vectorizeは、配列に適用するときにlambda関数と組み合わせると非常に便利です。以下の例をご覧ください。

import numpy as np

def normalizeMe(value,vmin,vmax):

    vnorm = float(value-vmin)/float(vmax-vmin)

    return vnorm

imin = 0
imax = 10
feature = np.random.randint(10, size=10)

# Vectorize your function (only need to do it once)
temp = np.vectorize(lambda val: normalizeMe(val,imin,imax)) 
normfeature = temp(np.asarray(feature))

print feature
print normfeature

ジェネレータ式とパフォーマンスを比較できますが、これを行う方法は他にもたくさんあると考えられます。

%%timeit
temp = np.vectorize(lambda val: normalizeMe(val,imin,imax)) 
normfeature1 = temp(np.asarray(feature))
10000 loops, best of 3: 25.1 µs per loop


%%timeit
normfeature2 = [i for i in (normalizeMe(val,imin,imax) for val in feature)]
100000 loops, best of 3: 9.69 µs per loop

%%timeit
normalize(np.asarray(feature))
100000 loops, best of 3: 12.7 µs per loop

そのため、ベクトル化は明らかに最速ではありませんが、パフォーマンスがそれほど重要でない場合には便利です。

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salomonvh