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NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pythonで最大値を M、最小値を m にする正規化をするコードについて

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投稿2018/10/17 07:55

前提・実現したいこと

PythonでMin-Max正規化を行おうとしています。
最小値は0.0で最大値は4.0の正規化を行おうとしています。

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコードでは、最大値0で結果が出るのですが、
これを最小値は0.0で最大値は4.0にするためにはどうすればいいかわからない状況です。

array([ 0. , 0.66666667, 1. , 0.16666667, 0.66666667, 0.16666667])

該当のソースコード

以下の参考記事を使ってコードを書きました。
NumPyで配列の正規化(normalize)、標準化する方法

Python

1import numpy as np 2def min_max(x, axis=None): 3 min = x.min(axis=axis, keepdims=True) 4 max = x.max(axis=axis, keepdims=True) 5 result = (x-min)/(max-min) 6 return result 7 8sample = np.array([2, 6, 8, 3, 6, 3]) 9c = min_max(sample)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python3.6

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回答3

0

sklearnのMinMaxScalerを用いてはいかがでしょうか。

sklearn.preprocessing.MinMaxScaler — scikit-learn 0.20.0 documentation

自分で実装するにしても、上記リンクに参考になりそうな数式が載っていますし、sklearnの実装のソースを参考にしても良いと思います。

投稿2018/10/17 07:58

hayataka2049

総合スコア30933

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ベストアンサー

最大値で割った後(最大1 最小0)に4掛けたらいいではないでしょうか?

python

1import numpy as np 2 3array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 4print((array / np.max(array)) * 4)

追記

python

1import numpy as np 2 3def min_max(array, max, min): 4 x_max = np.max(array, axis=0) 5 x_min = np.min(array, axis=0) 6 x_std = (array - x_min) / (x_max - x_min) 7 return x_std * (max - min) + min 8 9print(min_max(np.array([1, 2, 3, 4, 5]), 4, -1))

たぶんこんな感じですかね
hayatakaさんのリンク先の数式を見ただけですが...

投稿2018/10/17 08:13

編集2018/10/17 08:44
puroko3

総合スコア185

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puroko3

2018/10/17 08:34 編集

タイトル見る限り柔軟な関数がほしいという事っぽいですね +質問の求めている正規化とは少し違いましたね。失礼
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/10/17 13:14

ありがとうございました。 正規化の説明が不十分ですみませんでした。
guest

0

任意の numpy 配列を [0, 4] で正規化するサンプルコード

python

1import numpy as np 2 3a = np.random.randint(-5, 10, 10) 4b = np.random.randint(-5, 10, (3, 3)) 5print(a) 6print(b) 7 8def normalize(x, axis=None): 9 a = x - np.max(np.min(x), 0) # [-a, b] -> [0, a + b] 10 a_max = np.max(a) 11 if a_max != 0: 12 a = a / a_max # [0, a + b] -> [0, 1] 13 return a * 4 # [0, 1] -> [0, 4] 14 15print(normalize(a)) 16print(normalize(b))
# 正規化前 [ 7 9 4 1 -4 4 -4 -5 -1 -3] [[-3 5 6] [-4 -2 4] [-3 7 5]] # 正規化語 [3.42857143 4. 2.57142857 1.71428571 0.28571429 2.57142857 0.28571429 0. 1.14285714 0.57142857] [[0.36363636 3.27272727 3.63636364] [0. 0.72727273 2.90909091] [0.36363636 4. 3.27272727]]

投稿2018/10/17 08:42

tiitoi

総合スコア21954

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/10/17 13:13

ありがとうございました。 正規化の説明が不十分ですみませんでした。
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