如何将 NumPy 中的数组归一化为单位向量? [英] How to normalize an array in NumPy to a unit vector?

问题描述

我想将 NumPy 数组转换为单位向量.更具体地说，我正在寻找此功能的等效版本

I would like to convert a NumPy array to a unit vector. More specifically, I am looking for an equivalent version of this function

def normalize(v):
    norm = np.linalg.norm(v)
    if norm == 0: 
       return v
    return v / norm

skearn 或 numpy 中是否有类似的东西?

Is there something like that in skearn or numpy?

此函数适用于 v 为 0 向量的情况.

This function works in a situation where v is the 0 vector.

推荐答案

如果你使用 scikit-learn 你可以使用 sklearn.preprocessing.normalize:

If you're using scikit-learn you can use 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)
# True

这篇关于如何将 NumPy 中的数组归一化为单位向量?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！