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Антон Щербаков
Asked:2022-07-24 01:22:11 +0000 UTC2022-07-24 01:22:11 +0000 UTC

无循环的数组转换

  • 772

需要将现有的float类型数组转换为比例数组，其中原始数组的最小值对应于新数组中的数字0。原来的0对应0.5。原始的最大值 - 对应于 1。您需要得到一个新数组，其值从 0 到 1 与原始成比例。此外，我不想使用带有循环的明显解决方案。

def interpol(output, min_v, max_v):
    if output < 0:
        result = (output - min_v)/(0-min_v)*0.5
    else:
        result = 0.5+(output/max_v)*0.5
    return result

有关于地图的想法，但不是因为附加参数。也许有一个优雅的解决方案？

python numpy

3 个回答

  1. 我认为是这样的：

    arr = list(range(50, 100))

# я так понимают мин  и макс вы так получать будете
min_v = min(arr)
max_v = max(arr)

new_arr = list(map(lambda x: interpol(x, min_v, max_v), arr))
print(new_arr)
    • 1

  2. 由于这是 NumPy，我们需要使用 NumPy 来完成。结果函数同时处理单个值和任意维度的数组：

    import numpy as np


def interpol(x, min_v, max_v):
    # как же я люблю эту нотацию!
    pieces = (
        (x <  0, lambda x: -x / min_v),
        (x >= 0, lambda x:  x / max_v)
    )
    return (1 + np.piecewise(x, *zip(*pieces))) / 2


x = np.linspace(-2, 4, num=7, endpoint=True)
print(x)
print(interpol(x, -2, 4))

    $ py numpy-example.py 
[-2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.]
[0.    0.25  0.5   0.625 0.75  0.875 1.   ]

    如果通过纯Python，那么管道更低，烟雾更薄。创建插值器与使用分开：

    def make_interpol(min_v, max_v):

    def interpol(output):
        if output < 0:
            result = (output - min_v)/(0-min_v)*0.5
        else:
            result = 0.5+(output/max_v)*0.5
        return result 

    return interpol


interpol = make_interpol(min_v, max_v)
map(interpol, arr)
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  3. Best Answer

    您可以只使用内置的 np.where 函数来满足条件：

    import numpy as np
a=np.array([-3,-1,0,7,9])
min_a=np.min(a)
max_a=np.max(a)
ans=np.where(a<=0, (min_a-a)*.5/min_a, a*.5/max_a+.5 )
print(ans)
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