numpy ndarrayデータを正規化してください

Question

私のデータは、次のような形状（2,3,4）のnumpy ndarrayです。 sklearn正規化によって各列の0-1スケールを正規化しようとしました。

from sklearn.preprocessing import normalize 

x = np.array([[[1, 2, 3, 4], 
     [2, 2, 3, 4], 
     [3, 2, 3, 4]], 
     [[4, 2, 3, 4], 
     [5, 2, 3, 4], 
     [6, 2, 3, 4]]]) 

x.shape ==> (2,3,4) 

x = normalize(x, norm='max', axis=0,) 

はしかし、私はエラーをキャッチ：

ValueError: Found array with dim 3. the normalize function expected <= 2. 

どのように私はこの問題を解決するのですか？

ありがとうございます。

Answer 1

scikit-learnは、ndarraysが多くても2つのdimであると考えます。それがで正常に動作しているnumpyのとはるかに簡単だし、また

from sklearn.preprocessing import normalize 

normalize(x.reshape(x.shape[0],-1), norm='max', axis=0).reshape(x.shape) 

を - だから、それは私たちに戻って元の形状に整形することができ2D配列を、与えnormalizeにそれを養う、2Dに再構築することです解決するためにジェネリックndarrays -

x/np.linalg.norm(x, ord=np.inf, axis=0, keepdims=True)