Нумеровать массив изменений на месте?
У меня есть следующий код, который пытается нормализовать значения массива m x n (он будет использоваться как вход в нейронную сеть, где m - количество примеров обучения, а n - это число функций).
Однако, когда я проверяю массив в интерпретаторе после запуска script, я вижу, что значения не нормализуются; то есть они все еще имеют исходные значения. Я предполагаю, что это связано с тем, что назначение переменной array внутри функции видно только внутри функции.
Как я могу сделать эту нормализацию на месте? Или мне нужно вернуть новый массив из функции normalize?
import numpy
def normalize(array, imin = -1, imax = 1):
"""I = Imin + (Imax-Imin)*(D-Dmin)/(Dmax-Dmin)"""
dmin = array.min()
dmax = array.max()
array = imin + (imax - imin)*(array - dmin)/(dmax - dmin)
print array[0]
def main():
array = numpy.loadtxt('test.csv', delimiter=',', skiprows=1)
for column in array.T:
normalize(column)
return array
if __name__ == "__main__":
a = main()
Ответы
Ответ 1
Если вы хотите применить математические операции к массиву numpy на месте, вы можете просто использовать стандартные операторы на месте +=, -=, /= и т.д. Так, например:
>>> def foo(a):
... a += 10
...
>>> a = numpy.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> foo(a)
>>> a
array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
Операция на месте этих операций немного быстрее загружается, особенно для больших массивов:
>>> def normalize_inplace(array, imin=-1, imax=1):
... dmin = array.min()
... dmax = array.max()
... array -= dmin
... array *= imax - imin
... array /= dmax - dmin
... array += imin
...
>>> def normalize_copy(array, imin=-1, imax=1):
... dmin = array.min()
... dmax = array.max()
... return imin + (imax - imin) * (array - dmin) / (dmax - dmin)
...
>>> a = numpy.arange(10000, dtype='f')
>>> %timeit normalize_inplace(a)
10000 loops, best of 3: 144 us per loop
>>> %timeit normalize_copy(a)
10000 loops, best of 3: 146 us per loop
>>> a = numpy.arange(1000000, dtype='f')
>>> %timeit normalize_inplace(a)
100 loops, best of 3: 12.8 ms per loop
>>> %timeit normalize_copy(a)
100 loops, best of 3: 16.4 ms per loop
Ответ 2
def normalize(array, imin = -1, imax = 1):
"""I = Imin + (Imax-Imin)*(D-Dmin)/(Dmax-Dmin)"""
dmin = array.min()
dmax = array.max()
array -= dmin;
array *= (imax - imin)
array /= (dmax-dmin)
array += imin
print array[0]
Ответ 3
При использовании numpy существует хороший способ нормализации на месте. np.vectorize является очень полезным при объединении с функцией lambda при применении к массиву. См. Пример ниже:
import numpy as np
def normalizeMe(value,vmin,vmax):
vnorm = float(value-vmin)/float(vmax-vmin)
return vnorm
imin = 0
imax = 10
feature = np.random.randint(10, size=10)
# Vectorize your function (only need to do it once)
temp = np.vectorize(lambda val: normalizeMe(val,imin,imax))
normfeature = temp(np.asarray(feature))
print feature
print normfeature
Можно сравнить производительность с выражением генератора, однако есть много других способов сделать это.
%%timeit
temp = np.vectorize(lambda val: normalizeMe(val,imin,imax))
normfeature1 = temp(np.asarray(feature))
10000 loops, best of 3: 25.1 µs per loop
%%timeit
normfeature2 = [i for i in (normalizeMe(val,imin,imax) for val in feature)]
100000 loops, best of 3: 9.69 µs per loop
%%timeit
normalize(np.asarray(feature))
100000 loops, best of 3: 12.7 µs per loop
Так что векторизация определенно не самая быстрая, но может быть сложной в тех случаях, когда производительность не так важна.
Ответ 4
Это трюк, что он немного более общий, чем другие полезные ответы здесь:
def normalize(array, imin = -1, imax = 1):
"""I = Imin + (Imax-Imin)*(D-Dmin)/(Dmax-Dmin)"""
dmin = array.min()
dmax = array.max()
array[...] = imin + (imax - imin)*(array - dmin)/(dmax - dmin)
Здесь мы присваиваем значения представлению array[...] вместо того, чтобы назначать эти значения какой-либо новой локальной переменной в пределах области действия.
x = np.arange(5, dtype='float')
print x
normalize(x)
print x
>>> [0. 1. 2. 3. 4.]
>>> [-1. -0.5 0. 0.5 1. ]
