二维numpy数组归一化

对于一个二维的NumPy数组，可以使用NumPy库提供的函数进行归一化。具体步骤如下：

1. 首先，通过`numpy.min()`和`numpy.max()`函数计算数组的最小值和最大值。例如，对于一个名为`arr`的二维数组，可以通过以下代码获取其最小值和最大值：

arr_min = numpy.min(arr)
arr_max = numpy.max(arr)

2. 然后，使用`numpy.subtract()`函数计算出数组中每个元素与最小值之间的差值，再除以最大值与最小值之间的差值。具体代码如下：

arr_normalized = numpy.divide(numpy.subtract(arr, arr_min), numpy.subtract(arr_max, arr_min))

这将得到一个归一化后的数组，其中每个元素的值都在0到1之间。

如果希望将归一化后的值映射到其他范围，例如[-1, 1]，可以使用`numpy.multiply()`和`numpy.add()`函数进行映射。例如，以下代码将归一化后的数组映射到[-1, 1]范围内：

arr_normalized = numpy.multiply(numpy.subtract(arr_normalized, 0.5), 2)

这将得到一个数组，其中每个元素的值都在-1到1之间。

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二维numpy数组，对每一列做最大最小值的归一

您好！针对您的问题，可以使用numpy库中的min()和max()函数分别求出每一列的最小值和最大值，然后用每一列的数值减去最小值，再除以最大值减最小值的差，就可以实现每一列的最大最小值归一化操作。

以下是示例代码：

import numpy as np

# 原始二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 对每一列进行最大最小值归一化
min_vals = np.min(arr, axis=0)  # 每一列的最小值
max_vals = np.max(arr, axis=0)  # 每一列的最大值
norm_arr = (arr - min_vals) / (max_vals - min_vals)  # 归一化后的数组

print(norm_arr)

输出结果为：

[[0.         0.         0.        ]
 [0.5        0.5        0.5       ]
 [1.         1.         1.        ]]

其中，每一列的数值都被归一到了0到1之间。

numpy 数组逐行归一化

numpy提供了很多用于对数组进行处理和运算的函数，其中包括逐行归一化的功能。逐行归一化即对数组的每一行进行归一化处理，使得每一行的元素都在0到1之间。

要实现逐行归一化，可以使用numpy的函数`normalize`。该函数接受一个数组作为参数，并指定axis=1来表示对每一行进行归一化操作。代码如下：

import numpy as np

# 创建一个3x3的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对数组每一行进行归一化处理
normalized_arr = np.linalg.norm(arr, axis=1, keepdims=True)

print(normalized_arr)

运行结果如下：

[[0.26726124]
 [0.53452248]
 [0.80178373]]

可以看到，经过归一化处理后，原数组的每一行都被映射到了0到1的范围内。

通过使用`np.linalg.norm`函数，我们可以计算数组的范数，将其作为归一化的参数。`axis=1`表示对每一行进行范数计算和归一化操作。`keepdims=True`参数表示输出结果保持二维的形式，即结果是一个列向量。

这样，我们就可以很方便地对numpy数组逐行归一化。