numpyの配列でサブアレイを正規化する方法

Question

numpyの配列dataの形[128,64,64,64]を持っています。そして、128個のスライスのそれぞれを範囲[0.0,1.0 ]。私は、np.max（data [0、...]）、np.max（data [1、...]）... np.max（data [127、...]）を使って計算できることを理解しています各スライスの最大値は、私はこれをより効率的に行うことができますかと思います。

このような

基本的なもの：

data_min = np.min(data[:,...]) 
data_max = np.max(data[:,...]) 
norm_data = (data[:,...] - data_min)/(data_max - data_min) 

結果はまだ持っている必要があります形状[128、64、64、64] しかし、私は特定の最小/最大機能とオプションの目的で使用するためにどの考え出したていません結果を得る。

お知らせください。 ありがとう！

Answer 1

後、私たちはそうのように、正規化の式を使用して、入力データを正規化するために、それらを使用する際にbroadcastingで私たちを助けるために寸法を維持しながら、最小値と最大値を取得します -

mins = data.min(axis=(1,2,3), keepdims=True) 
maxs = data.max(axis=(1,2,3), keepdims=True) 
norm_data = (data-mins)/(maxs-mins) 

Answer 2

あなたが適用するnp.vectorizeを使用することができます配列の全要素にわたる関数：

def norm(element): 
    return (element - data_min)/(data_max - data_min) 

ndnorm = np.vectorize(norm) 

data_min = data.min() 
data_max = data.max() 

norm_data = ndnorm(data)