标准化以引入[0,1]范围

Question

我有一个巨大的数据集，从中我得到两组数据点，然后我必须绘制和比较。这两个图的范围不同，所以我希望它们在[0,1]的范围内。对于以下代码和特定的数据集，我在1处获得一条常量行作为数据集绘图，但此规范化对于其他集很有效：

plt.plot(range(len(rvalue)),np.array(rvalue)/(max(rvalue)))

对于此代码：

oldrange = max(rvalue)-min(rvalue) #NORMALIZING
newmin=0
newrange = 1 + 0.9999999999 - newmin
normal = map(lambda x, r=float(rvalue[-1] - rvalue[0]): ((x - rvalue[0]) / r)*1 - 0, rvalue)
plt.plot(range(len(rvalue)),normal)

我知道错误：

ZeroDivisionError: float division by zero

对于所有数据集。我不知道如何把这两个图放在一个范围内比较。

Answer 1

查找数组的范围由numpy内置函数numpy.ptp()提供，您的问题可以通过以下方式解决：

#First we should filter input_array so that it does not contain NaN or Inf.
input_array=np.array(some_data)
if np.unique(input_array).shape[0]==1:
    pass #do thing if the input_array is constant
else:
    result_array=(input_array-np.min(input_array))/np.ptp(input_array)
#To extend it to higher dimension, add axis= kwarvg to np.min and np.ptp