我需要标准化一个值列表以适应概率分布，即介于 0.0 和 1.0 之间。
我了解如何进行规范化，但很好奇 Python 是否有自动执行此操作的函数。
我想从：
raw = [0.07, 0.14, 0.07]
到
normed = [0.25, 0.50, 0.25]
【问题讨论】：
[0.5, 1.0, 0.5]？
sum(normed) == 1.0（忽略浮点错误）。
标签： python probability
使用：
norm = [float(i)/sum(raw) for i in raw]
对总和进行标准化，以确保总和始终为 1.0（或尽可能接近）。
使用
norm = [float(i)/max(raw) for i in raw]
根据最大值标准化
【讨论】：
s = sum(raw); norm = [float(i)/s for i in raw]
(np.array(x) / np.array(x).sum()) / np.array(x).max()一样吗？
尝试：
normed = [i/sum(raw) for i in raw]
normed
[0.25, 0.5, 0.25]
【讨论】：
标准库中没有任何功能（据我所知）可以做到这一点，但绝对有模块具有这样的功能。但是，它很简单，您可以编写自己的函数：
def normalize(lst):
s = sum(lst)
return map(lambda x: float(x)/s, lst)
样本输出：
>>> normed = normalize(raw)
>>> normed
[0.25, 0.5, 0.25]
【讨论】：
sum() 的两个答案之一...我仍然更喜欢我的答案，但我认为这是一个+，恰好是辅助变量s = sum(lst)。跨度>
normalize([1,0,-1]) 将提高 ZeroDivisionError :)
您要规范化的列表有多长？
def psum(it):
"This function makes explicit how many calls to sum() are done."
print "Another call!"
return sum(it)
raw = [0.07,0.14,0.07]
print "How many calls to sum()?"
print [ r/psum(raw) for r in raw]
print "\nAnd now?"
s = psum(raw)
print [ r/s for r in raw]
# if one doesn't want auxiliary variables, it can be done inside
# a list comprehension, but in my opinion it's quite Baroque
print "\nAnd now?"
print [ r/s for s in [psum(raw)] for r in raw]
输出
# How many calls to sum()?
# Another call!
# Another call!
# Another call!
# [0.25, 0.5, 0.25]
#
# And now?
# Another call!
# [0.25, 0.5, 0.25]
#
# And now?
# Another call!
# [0.25, 0.5, 0.25]
【讨论】：
试试这个：
from __future__ import division
raw = [0.07, 0.14, 0.07]
def norm(input_list):
norm_list = list()
if isinstance(input_list, list):
sum_list = sum(input_list)
for value in input_list:
tmp = value /sum_list
norm_list.append(tmp)
return norm_list
print norm(raw)
这将按照您的要求进行。 但我会建议尝试 Min-Max 归一化。
最小-最大归一化：
def min_max_norm(dataset):
if isinstance(dataset, list):
norm_list = list()
min_value = min(dataset)
max_value = max(dataset)
for value in dataset:
tmp = (value - min_value) / (max_value - min_value)
norm_list.append(tmp)
return norm_list
【讨论】：
如果您的列表有负数，这就是您将其标准化的方式
a = range(-30,31,5)
norm = [(float(i)-min(a))/(max(a)-min(a)) for i in a]
【讨论】：
如果您考虑使用numpy，您可以获得更快的解决方案。
import random, time
import numpy as np
a = random.sample(range(1, 20000), 10000)
since = time.time(); b = [i/sum(a) for i in a]; print(time.time()-since)
# 0.7956490516662598
since = time.time(); c=np.array(a);d=c/sum(a); print(time.time()-since)
# 0.001413106918334961
【讨论】：
random.sample 仅适用于整数。如果需要浮动，请检查 `np.random.uniform' 或类似的东西。
如果使用数据，很多时候pandas 是简单的键
此特定代码会将raw 放入一列，然后按每行的列进行规范化。 （但我们也可以将它放在一行中，每列逐行执行！只需更改 axis 值，其中 0 代表行，1 代表列。）
import pandas as pd
raw = [0.07, 0.14, 0.07]
raw_df = pd.DataFrame(raw)
normed_df = raw_df.div(raw_df.sum(axis=0), axis=1)
normed_df
normed_df 将显示如下：
0
0 0.25
1 0.50
2 0.25
然后也可以继续玩数据！
【讨论】：
想用scikit-learn的朋友可以用
from sklearn.preprocessing import normalize
x = [1,2,3,4]
normalize([x]) # array([[0.18257419, 0.36514837, 0.54772256, 0.73029674]])
normalize([x], norm="l1") # array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]])
normalize([x], norm="max") # array([[0.25, 0.5 , 0.75, 1.]])
【讨论】：
from sklearn.utils.extmath import softmax 或 from scipy.special import softmax
使用scikit-learn:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = np.array([1,2,3]).reshape(-1, 1)
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(data)
print(scaler.transform(data))
【讨论】：
这是一个与最佳答案类似的不是非常低效的单行代码（仅执行一次求和）
norm = (lambda the_sum:[float(i)/the_sum for i in raw])(sum(raw))
对带有负数的列表也可以做类似的方法
norm = (lambda the_max, the_min: [(float(i)-the_min)/(the_max-the_min) for i in raw])(max(raw),min(raw))
【讨论】：