как нормализовать Numpy массив в Python

Question

У меня есть следующий Numpy массив:

from sklearn.decomposition import PCA 
from sklearn.preprocessing import normalize 
import numpy as np 

# Tracking 4 associate metrics 
# Open TA's, Open SR's, Open SE's 
associateMetrics = np.array([[111, 28, 21], 
    [ 27, 17, 20], 
    [ 79, 23, 17], 
    [185, 125, 50], 
    [155, 76, 32], 
    [ 82, 24, 17], 
    [127, 63, 33], 
    [193, 91, 63], 
    [107, 24, 17]]) 

Теперь я хочу, чтобы нормализовать все «столбца» так, что значения между 0 и 1. То, что я имею в виду, что значения в 1-й колонке, например, должны быть между 0 и 1.

Как это сделать?

normed_matrix = normalize(associateMetrics, axis=1, norm='l1') 

выше дает мне построчно нормализации

Answer 1

Я был в состоянии сделать это с помощью следующего: «Будешь вышеуказанную работу»

normalized_metrics = normalize(associateMetrics, axis=0, norm='l1')