帶有數組和標量的數學運算？

Question

脾氣暴躁的新手在這里。 我正在嘗試將我的輸入標准化（也稱為特征縮放，標准化）。 我只是做線性縮放，所以我用的公式是：

I = Imin + (Imax-Imin)*(D-Dmin)/(Dmax-Dmin)

其中I是縮放后的輸入值，Imin和Imax是縮放后的值的期望最小和最大范圍，D是原始數據值，Dmin和Dmax是原始數據值的最小和最大范圍。 我想要一個采用numpy數組並返回所有值均已標准化的數組的python方法。 到目前為止，這就是我的想法。

def get_normalized_values(array):
    """I = Imin + (Imax-Imin)*(D-Dmin)/(Dmax-Dmin)"""
    imin = -1
    imax = 1
    dmin = array.amin()
    dmax = array.amax()

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

    return normalized

我的問題是這項工作有效嗎？ 還是我必須遍歷數組中的每個元素並執行數學運算？ 您可以使用數組和標量進行這樣的數學運算嗎？ 也就是說， array - dmin創建一個新的臨時數組，其中每個值都減去dmin嗎？ 不確定這是否是正確的術語，但我認為這是“矢量化”方法？

更新

有沒有辦法讓它在適當的地方修改數組？ 那不是返回數組的副本，而是讓函數接受數組並修改原始數組嗎？

Answer 1

我相信您需要將對amin()和amax()的調用更改為僅對min()和max()調用，就像my_array.max() 。

否則，這應該工作正常。 您可以像使用Octave / Matlab一樣在NumPy中執行操作，例如向數組添加標量，並且它會自動知道將操作映射到所有元素。 有時，您可能需要略有不同的語法（例如了解numpy.linalg.dot()之間的區別並僅將兩個數組相乘），但是通常這樣的事情就像您所指出的那樣簡單。

Answer 2

是python-試試看（tm）

我真的不知道答案，但是我發現的方法是將問題粘貼到iPython終端會話中。 通常，每當我想知道如何以簡單的方式在numby中執行類似的操作時，就會起作用。