【发布时间】：2020-07-05 09:30:26
【问题描述】：
我有一个用户定义长度的 3D numpy 数组，但我不知道如何对其进行规范化。像 numpy 和 scipy 这样的常用软件包只接受二维数组，所以我有点难过。我的 numpy 数组的代码如下所示。
Matrix=np.zeros((a,a,a))
其中a是用户定义值
【问题讨论】：
标签： python arrays 3d normalize
【发布时间】：2020-07-05 09:30:26
【问题描述】：
为什么要规范化一个全为零的数组！
A = np.random.randn(2, 2, 2)
# A = np.zeros((2, 2, 2))
Amax = np.max(A)
Amin = np.min(A)
Range = Amax - Amin
Anrm = ((A - Amin)/Range - 0.5) * 2
尝试使用上面的代码，也可以参考 MatLab 代码https://in.mathworks.com/matlabcentral/answers/364721-how-to-normalize-3d-array-with-negative-and-positive-values-to-values-between-1-and-1
【讨论】：
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啊，对不起，我忘了说零将被不同的值替换。我只是想举一个例子来说明我正在处理的矩阵。另外，谢谢，我会试试的