如何把不确定最大值的distance数组归一化为0到1

当你有一个数组，其中包含不确定的最大值（可能是NaN或其他特殊值），要把这个distance数组归一化到0到1之间，通常会采用最小-最大规范化（Min-Max Scaling）。归一化的步骤如下：

1. **找到最小值（min）和最大值（max）**：
- 查找数组中的最小值（最小距离）和最大值（最大距离）。
- 如果遇到未知的最大值（比如`np.nan`），你可以选择忽略它或者用其他合理的策略替换，比如整个数组的最大值。

2. **计算范围（range）**：
- 范围就是最大值减去最小值（`max_value - min_value`）。

3. **归一化**：
- 对于数组中的每个元素（distance），应用以下公式进行转换：
\[ normalized_distance = \frac{distance - min_value}{range} \]

4. **确保边界**：
- 如果结果小于0，设为0；如果大于1，设为1。因为归一化后的值应该落在0到1之间。

5. **结果数组**：
- 返回处理后的归一化后的数组。

下面是一个简单的Python示例（假设`numpy`已导入）:

import numpy as np

def normalize_distance(distances, nan_to_max=True):
    if nan_to_max:
        distances = distances.fillna(distances.max())  # 使用最大值填充nan
    min_val = distances.min()
    max_val = distances.max()
    range_val = max_val - min_val
    return (distances - min_val) / range_val

# 示例
unnormalized_distances = [1, 2, 3, np.nan, 6]  # 假设这是你的distance array
normalized_distances = normalize_distance(unnormalized_distances)