Нормализация списка номеров в Python

Мне нужно нормализовать список значений для размещения в распределении вероятности, то есть между 0.0 и 1.0.

Я понимаю, как нормализовать, но было любопытно, есть ли у Python функция для автоматизации этого.

Я хотел бы перейти от:

raw = [0.07, 0.14, 0.07]

to

normed = [0.25, 0.50, 0.25]

Ответы

Ответ 1

Использование:

norm = [float(i)/sum(raw) for i in raw]

чтобы гарантировать, что сумма всегда равна 1.0 (или как можно ближе).

использовать

norm = [float(i)/max(raw) for i in raw]

чтобы снова нормализовать максимальный

Ответ 2

Как долго вы собираетесь нормализовать список?

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 quite Baroque    
print "\nAnd now?"
print [ r/s  for s in [psum(raw)] for r in raw]

Выход

# 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]

Ответ 3

попробовать:

normed = [i/sum(raw) for i in raw]

normed
[0.25, 0.5, 0.25]

Ответ 4

В стандартной библиотеке (насколько мне известно) нет какой-либо функции, которая будет делать это, но есть абсолютно модули, которые имеют такие функции. Однако его достаточно просто, чтобы вы могли просто написать свою собственную функцию:

def normalize(lst):
    s = sum(lst)
    return map(lambda x: float(x)/s, lst)

Пример вывода:

>>> normed = normalize(raw)
>>> normed
[0.25, 0.5, 0.25]