Python 将列表列表中的浮点数标准化为每个子列表中从 0.0（最小）到 1.0（最大）的范围答案

【问题标题】：Python normalise floats in a list of lists to range from 0.0 (smallest) to 1.0 (largest) in each sublistPython 将列表列表中的浮点数标准化为每个子列表中从 0.0（最小）到 1.0（最大）的范围
【发布时间】：2020-01-18 21:32:45
【问题描述】：

尝试规范化我在下面的列表：

[[7.460143566, 9.373718262, 9.540244102, 9.843519211, 9.034710884, 10.71182728], [0.490880072, 0.637698293, 0.806753874, 0.906699121, 0.697924912, 0.949957848], [52.33952713, 69.05165863, 65.69918823, 67.53870392, 65.12568665, 72.78334045]]

进入下面：

[[0.0, 0.3435355, 0.565656, 0.6576767, 1.0], [0.0, 0.232424, 0.465664, 0.76768, 1.0], [0.0, 0.24534535, 0.4564545, 0.576576, 1.0]]

我在尝试

normalized = (col_list_filter-min(col_list_filter))/(max(col_list_filter)-min(col_list_filter))
    print(normalized)

但不断收到 TypeError unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'

【问题讨论】：

请提供一个工作示例程序，而不是仅仅一行可能会在您的程序中产生错误，但它本身并不能真正说明问题。只能假设您作为示例提供的列表是col_list_filter 的值，这解释了错误，因为您要使用col_list_filter-min(<etc.> - 您不能在列表中使用-。

标签： python python-3.x list

【解决方案1】：

假设col_list_filter 是列表列表，则col_list_filter-min(col_list_filter) 和max(col_list_filter)-min(col_list_filter) 都是list - list，正如错误消息中所述。

相反，您可以使用for 循环执行逐元素操作：

res = []
for i in l:
    max_, min_ = max(i), min(i)
    res.append([(j - min_)/(max_ - min_) for j in i])
res

或单线（但效率低得多）：

[[(j - min(i))/(max(i) - min(i)) for j in i] for i in l]

输出：

[[0.0,
  0.5884873389626358,
  0.6396995276767564,
  0.7329666273317014,
  0.4842313879485761,
  1.0],
 [0.0,
  0.3198112142984678,
  0.688061628145554,
  0.9057703742992778,
  0.4510016620800218,
  1.0],
 [0.0,
  0.8174664500409363,
  0.6534818573661288,
  0.7434609459640676,
  0.625429283659689,
  1.0]]

【讨论】：

【解决方案2】：

您正在处理列表列表。所以你可以使用嵌套列表推导：

a = [[7.460143566, 9.373718262, 9.540244102, 9.843519211, 9.034710884, 10.71182728], [0.490880072, 0.637698293, 0.806753874, 0.906699121, 0.697924912, 0.949957848], [52.33952713, 69.05165863, 65.69918823, 67.53870392, 65.12568665, 72.78334045]]

b = [[(x-min(l))/(max(l)-min(l)) for x in l] for l in a]

print (b)

结果：

[[0.0, 0.5884873389626358, 0.6396995276767564, 0.7329666273317014, 0.4842313879485761, 1.0], 
[0.0, 0.3198112142984678, 0.688061628145554, 0.9057703742992778, 0.4510016620800218, 1.0],
[0.0, 0.8174664500409363, 0.6534818573661288, 0.7434609459640676, 0.625429283659689, 1.0]]

【讨论】：

太好了，效果很好！没有涵盖理解对不起 Python 的新手

【解决方案3】：

这是一些规范化列表列表的代码：

a = [2,4,10,6,8,4]
amin, amax = min(a), max(a)
for i, val in enumerate(a):
    a[i] = (val-amin) / (amax-amin)

信用：https://scipython.com/book/chapter-2-the-core-python-language-i/questions/normalizing-a-list/

试试看是否可以尝试将此逻辑应用于列表列表。

自己试一试，如果遇到困难，请告诉我:)

【讨论】：

【解决方案4】：

内置函数max只识别最外层。在这种情况下，它返回list，而不是数值。

我认为使用 Numpy 数组更直接。

import numpy as np

your_original_list = [...]
your_numpy_list = np.array(your_original_list)
min_value = your_numpy_list.min()
max_value = your_numpy_list.max()

normalized = (your_numpy_list - min_value) / (max_value - min_value)

如果你想用 row-wise 规范化列表，你可以指定axis 参数。

batch = your_numpy_list.shape[0]
min_list = your_numpy_list.min(axis=1).reshape(batch, 1)
max_list = your_numpy_list.max(axis=1).reshape(batch, 1)
normalized = (your_numpy_list - min_list) / (max_list - min_list)

【讨论】：