Нормализация списка чисел в Python

Question

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

Я понимаю как для нормализации, но было любопытно, если у Python была функция для автоматизации этого.

Я хотел бы перейти от:

raw = [0.07, 0.14, 0.07] 

в

normed = [0.25, 0.50, 0.25] 

Answer 1

Использование:

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

, чтобы гарантировать, что сумма всегда 1,0 (или как можно ближе как возможное).

использование

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

нормализовать снова максимальную

Answer 2

попробовать:

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

normed 
[0.25, 0.5, 0.25] 

Answer 3

Существует не любая функция в стандартной библиотеке (насколько мне известно), что сделает это, но есть абсолютно модули, которые имеют такие функции. Тем не менее, его достаточно, что вы можете просто написать свою собственную функцию легко: выход

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

Пример:

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

Answer 4

Как долго список, который вы собираетесь нормализовать?

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] 

Выходной

# 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]