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python - 如何将 NumPy 数组标准化到一定范围内？

coder 2023-05-19 原文

对音频或图像数组进行一些处理后，需要在一定范围内对其进行归一化，然后才能将其写回文件。可以这样做:

# Normalize audio channels to between -1.0 and +1.0
audio[:,0] = audio[:,0]/abs(audio[:,0]).max()
audio[:,1] = audio[:,1]/abs(audio[:,1]).max()

# Normalize image to between 0 and 255
image = image/(image.max()/255.0)

有没有更简洁、方便的函数方法来做到这一点？ matplotlib.colors.Normalize() 好像没有关系。

最佳答案 

# Normalize audio channels to between -1.0 and +1.0
audio /= np.max(np.abs(audio),axis=0)
# Normalize image to between 0 and 255
image *= (255.0/image.max())

使用 /= 和 *= 可以消除中间临时数组，从而节省一些内存。乘法比除法便宜，所以

image *= 255.0/image.max()    # Uses 1 division and image.size multiplications

略快于

image /= image.max()/255.0    # Uses 1+image.size divisions

由于我们在这里使用基本的 numpy 方法，我认为这在 numpy 中是尽可能高效的解决方案。

就地操作不会更改容器数组的 dtype。由于所需的标准化值是 float ，因此在执行就地操作之前，audio 和 image 数组需要具有浮点 dtype。 如果它们还不是浮点 dtype，则需要使用 astype 转换它们。例如，

image = image.astype('float64')

关于python - 如何将 NumPy 数组标准化到一定范围内？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1735025/

pythonNumPycodeimageaudioarraysscipyconvenience-methods

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