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Pythonの数字のリストを正規化する

値のリストを正規化して、確率分布、つまり0.0〜1.0に収まるようにする必要があります。

私はhowを正規化することを理解していますが、Pythonにこれを自動化する機能があれば興味がありました。

私はから行きたいです：

raw = [0.07, 0.14, 0.07]

に

normed = [0.25, 0.50, 0.25]
pythonprobability
29
Adam_G

つかいます ：

norm = [float(i)/sum(raw) for i in raw]

合計に対して常に正規化して、合計が常に1.0（またはできるだけ近い）になるようにします。

つかいます

norm = [float(i)/max(raw) for i in raw]

最大に対して正規化する

54
Tony Suffolk 66

正規化するリストの長さはどれくらいですか？

def psum(it):
    "This function makes explicit how many calls to sum() are done."
    print "Another call!"
    return sum(it)

raw = [0.07,0.14,0.07]
print "How many calls to sum()?"
print [ r/psum(raw) for r in raw]

print "\nAnd now?"
s = psum(raw)
print [ r/s for r in raw]

# if one doesn't want auxiliary variables, it can be done inside
# a list comprehension, but in my opinion it's quite Baroque    
print "\nAnd now?"
print [ r/s  for s in [psum(raw)] for r in raw]

出力

# How many calls to sum()?
# Another call!
# Another call!
# Another call!
# [0.25, 0.5, 0.25]
# 
# And now?
# Another call!
# [0.25, 0.5, 0.25]
# 
# And now?
# Another call!
# [0.25, 0.5, 0.25]
6
gboffi

試してください：

normed = [i/sum(raw) for i in raw]

normed
[0.25, 0.5, 0.25]
5
Anzel

リストに負の数がある場合、これはあなたがそれを正規化する方法です

a = range(-30,31,5)
norm = [(float(i)-min(a))/(max(a)-min(a)) for i in a]
3
blaylockbk

（私の知る限りでは）標準ライブラリにはそれを行う関数はありませんが、そのような関数を持つモジュールは絶対にあります。ただし、独自の関数を作成するだけで十分に簡単です。

def normalize(lst):
    s = sum(lst)
    return map(lambda x: float(x)/s, lst)

サンプル出力：

>>> normed = normalize(raw)
>>> normed
[0.25, 0.5, 0.25]
3
wnnmaw

numpyの使用を検討する場合、より高速なソリューションを取得できます。

import random, time
import numpy as np

a = random.sample(range(1, 20000), 10000)
since = time.time(); b = [i/sum(a) for i in a]; print(time.time()-since)
# 0.7956490516662598

since = time.time(); c=np.array(a);d=c/sum(a); print(time.time()-since)
# 0.001413106918334961
2
Tengerye

これを試してください：

from __future__ import division

raw = [0.07, 0.14, 0.07]  

def norm(input_list):
    norm_list = list()

    if isinstance(input_list, list):
        sum_list = sum(input_list)

        for value in input_list:
            tmp = value  /sum_list
            norm_list.append(tmp) 

    return norm_list

print norm(raw)

これはあなたが尋ねたことをするでしょう。 しかし、最小-最大正規化を試すことをお勧めします。

最小-最大正規化：

def min_max_norm(dataset):
    if isinstance(dataset, list):
        norm_list = list()
        min_value = min(dataset)
        max_value = max(dataset)

        for value in dataset:
            tmp = (value - min_value) / (max_value - min_value)
            norm_list.append(tmp)

    return norm_list
1
Nurul Akter Towhid