如何将NumPy数组归一化为单位向量？
如何将NumPy数组归一化为单位向量？
提问于 2014-01-09 20:25:04
我想把一个NumPy数组转换成一个单位向量。更具体地说，我正在寻找此归一化函数的等效版本：
def normalize(v):
norm = np.linalg.norm(v)
if norm == 0:
return v
return v / norm此函数用于处理向量v的范数值为0的情况。
在sklearn或numpy中是否提供了类似的功能
回答 11
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-01-09 21:15:34
如果你正在使用scikit learn，你可以使用sklearn.preprocessing.normalize
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import normalize
x = np.random.rand(1000)*10
norm1 = x / np.linalg.norm(x)
norm2 = normalize(x[:,np.newaxis], axis=0).ravel()
print np.all(norm1 == norm2)
# TrueStack Overflow用户
发布于 2014-01-09 21:59:18
我同意，如果这样的函数是所包含的库的一部分，那就太好了。但据我所知，情况并非如此。因此，这里是一个版本的任意轴，提供最佳的性能。
import numpy as np
def normalized(a, axis=-1, order=2):
l2 = np.atleast_1d(np.linalg.norm(a, order, axis))
l2[l2==0] = 1
return a / np.expand_dims(l2, axis)
A = np.random.randn(3,3,3)
print(normalized(A,0))
print(normalized(A,1))
print(normalized(A,2))
print(normalized(np.arange(3)[:,None]))
print(normalized(np.arange(3)))Stack Overflow用户
发布于 2018-07-25 07:17:44
这可能也适用于你。
import numpy as np
normalized_v = v / np.sqrt(np.sum(v**2))但当v的长度为0时会失败。
在这种情况下，引入一个小常量来防止零除可以解决这个问题。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/21030391
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