python - 动态规范化 2D numpy 数组

Question

我有一个形状为 (100000, 1024) 的二维 numpy 数组“信号”。每行都包含信号幅度的轨迹，我想将其归一化为 0-1 之内。
每个信号都有不同的幅度，所以我不能只除以一个公因数，所以我想知道是否有办法对每个信号进行归一化，使它们中的每个值都在 0-1 之间？
假设信号看起来像 [[0,1,2,3,5,8,2,1],[0,2,5,10,7,4,2,1]] 并且我希望它们变成 [[0.125,0.25,0.375,0.625,1,0.25,0.125],[0,0.2,0.5,0.7,0.4,0.2,0.1]]。
有没有办法在不循环所有 100,000 个信号的情况下做到这一点，因为这肯定会很慢？
谢谢!

Answer 1

简单的事情是生成一个新的 numpy 数组，其中的最大值按轴并除以它:

import numpy as np

a = np.array([[0,1,2,3,5,8,2,1],[0,2,5,10,7,4,2,1]])

b = np.max(a, axis = 1)

print(a / b[:,np.newaxis])

输出:

[[0.    0.125 0.25  0.375 0.625 1.    0.25  0.125]
 [0.    0.2   0.5   1.    0.7   0.4   0.2   0.1  ]]