我认为这是一个非常简单的问题，但我无法找到答案。
我有一个数组：
array([ 62519, 261500, 1004836, ... , 0, 0])
我想将其转换为正态分布，最小值为0，最大值为1。
有什么建议吗？我在看sklearn.preprocess.normalize，但无法让它为我工作。
目的是我正在创建一个带有numpy的散点图，并希望使用第三个变量为每个点着色。然而，颜色必须在0和1之间，因为我有一些奇怪的异常值，我认为正态分布将是一个良好的开端。
如果这没有任何意义，请告诉我。谢谢＆amp;欢呼声。
答案 0 :(得分：5)
哦，我是一个白痴，我只是想标准化，只能做z = (x- mean)/std。遗憾。
答案 1 :(得分：1)
我不建议使用标准正态分布进行标准化，请考虑使用frobenius / l2：
normalized_z = z / np.linalg.norm(z)
normalized_z = z / math.sqrt(max(sum(z**2), 1e-12)) # L2: Matrix Norm
normalized_z = tf.nn.l2_normalize(z,0)