标准化介于-1和1之间的值

时间:2015-10-21 09:57:58

标签: python numpy normalization

我正在尝试使用Numpy在python中生成.wav文件。我的电压范围在0-5V之间,我需要在-1和1之间将它们标准化,以便在.wav文件中使用它们。

我见过this网站,它使用numpy生成一个wav文件,但用于规范化的算法不久。

任何人都可以解释我如何在我的Raspberry Pi上用Python生成这些值。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

这不是一个简单的计算吗?除以最大值的一半,减去1:

In [12]: data=np.linspace(0,5,21)

In [13]: data
Out[13]: 
array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ,  1.25,  1.5 ,  1.75,  2.  ,
        2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ,  3.25,  3.5 ,  3.75,  4.  ,  4.25,
        4.5 ,  4.75,  5.  ])

In [14]: data/2.5-1.
Out[14]: 
array([-1. , -0.9, -0.8, -0.7, -0.6, -0.5, -0.4, -0.3, -0.2, -0.1,  0. ,
        0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9,  1. ])

答案 1 :(得分:0)

您可以在 sklearn.preprocessing.StandardScaler 中使用 fit_transform 方法。此方法将从您的数据中删除均值并将数组缩放到单位方差 (-1,1)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = np.asarray([[0, 0, 0],
     [1, 1, 1],
     [2,1, 3]])
data = StandardScaler().fit_transform(data)

如果您打印出数据,您现在将拥有:

[[-1.22474487 -1.41421356 -1.06904497]
[ 0.          0.70710678 -0.26726124]
[ 1.22474487  0.70710678  1.33630621]]