规范化2D Numpy数组:零均值单位方差

Question

我有一个2D Numpy数组,其中我想将每列归一化为零均值和单位方差.由于我主要习惯于C++,我所使用的方法是使用循环迭代列中的元素并执行必要的操作,然后对所有列重复此操作.我想知道一个pythonic的方法.

让class_input_data我的2D数组.我可以得到列的意思是:

column_mean = numpy.sum(class_input_data, axis = 0)/class_input_data.shape[0]

然后我通过以下方法减去所有列的均值:

class_input_data = class_input_data - column_mean

到目前为止,数据应为零均值.但是,价值:

numpy.sum(class_input_data, axis = 0)

不等于0,暗示我在规范化中做错了.By不等于0,我不是指可归因于浮点不准确的非常小的数字.

Answer 1

就像是:

import numpy as np

eg_array = 5 + (np.random.randn(10, 10) * 2)
normed = (eg_array - eg_array.mean(axis=0)) / eg_array.std(axis=0)

normed.mean(axis=0)
Out[14]: 
array([  1.16573418e-16,  -7.77156117e-17,  -1.77635684e-16,
         9.43689571e-17,  -2.22044605e-17,  -6.09234885e-16,
        -2.22044605e-16,  -4.44089210e-17,  -7.10542736e-16,
         4.21884749e-16])

normed.std(axis=0)
Out[15]: array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.])