Minmax正規化は複雑な部分をキャストしますか？

Question

は、私は現在

def numpy_minmax(X): 
    xmin = X.min() 
    print X.min() 
    print X.max() 
    return (2*(X - xmin)/(X.max() - xmin)-1)*0.9 

Answer 1

複素数の最小または最大である...？...なぜ複素数を含むnumpy.ndarrayを正常化しようとしているが、何らかの理由で複雑な部分を離れてキャストし、私の実装でいます未定義の概念。このため、NumPyは配列の最大値または最小値を取るときに虚数部を無視します。

一般に、正規化はを中心にとのスケーリングから成ります。

複素数の配列の中心の自然な概念は、それらを含む最小のディスクの中心です。しかし、これは（チェビシェフの中心）はやや計算が難しいです。中心にするより簡単な方法は、数値を含む最小の軸に沿った矩形を取ることです。これは、実数部と虚数部の最大値/最小値を別々に見ることを含む。

a = (np.real(X).min() + np.real(X).max())/2.0 
b = (np.imag(X).min() + np.imag(X).max())/2.0 
Y = X - complex(a, b) 

次に、スケーリング。数字の絶対値を最大0.9にしたいと思うように見えます。これは、Yの要素の絶対値の最大値を使用して配列できます。

return 0.9*Y/np.abs(Y).max() 

この方法だけでは解決できません。しかし、私には、上記は複雑なケースに対するあなたのコードの最も直接的な適応であるように思われます。