用numpy中的标量乘法规范化二维矩阵

Question

我有一个矩阵thing，看起来像这样：

thing.shape
(8070829, 2)

我想用一些scalingfactor = np.iinfo(np.int16).max/thing.max()来缩放所有元素以规范化这些值。现在我正在迭代所有有效的元素，但速度非常慢：

for j, sample in enumerate(thing):
    thing[j] = [int(sample[0] * scalingfactor), int(sample[1] * scalingfactor)]

我以为我可以做到以下几点，但结果不一样：

np.multiply(thing, scalingfactor)

有没有更有效的方法来规范化矩阵？你知道吗

Answer 1

使用矢量化的元素乘法，然后更改数据类型（即执行floor-ing）

(thing*scalingfactor).astype(int) # for thing as array type

或者在缩放版本上使用np.floor

np.floor(thing*scalingfactor)

使用问题：np.multiply(thing, scalingfactor)中发布的代码也可以，只需像前面所建议的那样，添加额外的floor-ing步骤。你知道吗