以统一的方式缩放值？答案

【问题标题】：Scale values in uniform way?以统一的方式缩放值？
【发布时间】：2019-12-06 06:19:38
【问题描述】：

我有一个数字数组，可以转换为百分比（[0 .. 1] 范围内的值）。然后我将其转换为灰色。

例子：

 percentage = nums/float(nums.max())

问题是大多数值都是带有几个大数字的小数字。这导致大部分 % 在 0.01 左右。结果是这转化为~~白色，在绘图时变得不可见。顺便说一句，我必须保留所有的价值观。

我试图缩小异常值，但即使这样也无济于事;(

 colors[abs(colors - np.mean(colors)) > 2 * np.std(colors)] = colors.mean() + 2 * np.std(colors)
 c = colors/float(colors.max()) #convert to percentage

这样做的目的是将异常值缩小到平均值的 2std。

我认为我需要的是某种“逐步”函数，它将值分组以使它们均匀缩放在 0 .. 1 范围内，以便每个点都接收可见颜色，但仍保持一定的对比度，以便区分值。

PS> 范围可能是 0.1 到 1 ！

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到目前为止，这是某种解决方案：

 c += 0.15 * (1-c)

【问题讨论】：

也许你应该阅读一下Histogram Equalization
如果它工作正常，您能接受答案并关闭这个问题吗？如果您找到了另一个更适合您需求的解决方案，如果您愿意在单独的答案中分享它，我们也将不胜感激。谢谢。

标签： python numpy scale uniform

【解决方案1】：

考虑到通常的照片编辑，是否可以解决某些值？然后，通常的排序可能会有所帮助，例如

highlights=np.sort(nums)[-xyz:]

只需将这些值设置为下一个较小的值即可设置为白色。

当然，这可能是对数据的严重处理，但这就是您在调整颜色曲线时通常在 GIMP 或类似的照片处理软件中所做的事情。因此，如果这些异常值就像不稳定的像素，而您实际上对中间的灰度值感兴趣，这可能会有所帮助。

我希望，我得到了你的兴趣，雷帕克

【讨论】：

【解决方案2】：

到目前为止，这是最好的解决方案：

c += 0.15 * (1-c)

【讨论】：