python-如何将过冲的numpy数组从0缩放到1？

发布时间：2020-12-17 17:41:27 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：这个问题已经在这里有了答案：????????????????????????How to normalize a NumPy array to within a certain range?????????????????????????????????????7个我正在尝试将pandas或numpy数组从0缩放到一个未知的最大值,并将定义的数字替换为1. 我尝试的一种

这个问题已经在这里有了答案：????????????>????????????How to normalize a NumPy array to within a certain range?????????????????????????????????????7个
我正在尝试将pandas或numpy数组从0缩放到一个未知的最大值,并将定义的数字替换为1.

我尝试的一种解决方案是将所需的定义数除以数组.

test = df['Temp'] / 33

该方法不能从0开始一直缩放,我一直在努力寻找解决该问题的更好的数学方法.

最佳答案

首先,将DataFrame转换为numpy数组

import numpy as np
T = np.array(df['Temp'])

然后将其缩放为[0,1]间隔：

def scale(A):
    return (A-np.min(A))/(np.max(A) - np.min(A))

T_scaled = scale(T)

然后将其转换到您想要的任何位置,例如至[55..100]

T2 = 55 + 45*T_scaled

我确信这也可以在Pandas内完成(但我不熟悉).也许您可以学习熊猫df.apply()

（编辑：李大同）

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