Normaliser une liste de nombres en Python
J'ai besoin de normaliser une liste de valeurs pour tenir dans une distribution de probabilité, c'est-à-dire entre 0.0 et 1.0.
Je comprends Comment normaliser, mais j'étais curieux de savoir si Python avait une fonction pour automatiser cela.
Je voudrais aller de:
raw = [0.07, 0.14, 0.07]
À
normed = [0.25, 0.50, 0.25]
7 réponses
Utilisation:
norm = [float(i)/sum(raw) for i in raw]
Pour normaliser par rapport à la somme pour s'assurer que la somme est toujours 1.0 (ou aussi proche que possible).
Utiliser
norm = [float(i)/max(raw) for i in raw]
Pour normaliser par rapport au maximum
Quelle est la durée de la liste que vous allez normaliser?
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]
Sortie
# 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]
Essayez:
normed = [i/sum(raw) for i in raw]
normed
[0.25, 0.5, 0.25]
Il N'y a aucune fonction dans la bibliothèque standard (à ma connaissance) qui le fera, mais il y a absolument des modules qui ont de telles fonctions. Cependant, son assez facile que vous pouvez simplement écrire votre propre fonction:
def normalize(lst):
s = sum(lst)
return map(lambda x: float(x)/s, lst)
Exemple de sortie:
>>> normed = normalize(raw)
>>> normed
[0.25, 0.5, 0.25]
Si votre liste a des nombres négatifs, c'est ainsi que vous la normaliseriez
a = range(-30,31,5)
norm = [(float(i)-min(a))/(max(a)-min(a)) for i in a]
Essayez ceci :
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)
Cela fera ce que vous avez demandé. Mais je vais suggérer d'essayer la normalisation Min-Max.
Normalisation Min-max:
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
Si vous envisagez d'utiliser numpy, vous pouvez obtenir une solution plus rapide.
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