Могу ли я преобразовать 2d матрицу из диапазона (от -1 до +1) в диапазон (от 0 до +1)?Не нормализовано ... Я просто хочу, чтобы это масштабировалось.
Тем не менее, некоторые из моих матриц, которые я рассматриваю, могут варьироваться от (0 до 1), НО я все еще хочу, чтобы масштабирование было между (от 0 до +1).
Я пытался использовать
numpy.interp (a, (a.min(), a.max()), (0, +1)))
Я наткнулся на похожий вопрос по stackexchange: Аналогичный вопрос
Затем я попытался использовать этот подход:
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
new_a = min_max_scaler.fit_transform(a)
Но это тоже не совсем верно, потому что предполагается, что если одна из моих матриц содержит диапазон от 0 до +1, например, это диапазон, от которого я масштабируюсь.
У меня около 30 матриц, и все они находятся в диапазоне от -1 до +1, но могут быть некоторые из моих наборов данных, которые имеют значения в диапазоне от 0 до +1, но масштаб все еще находится в диапазоне от -1 до +1они просто не имели отрицательных значений.
Надеюсь, это имеет смысл.