Numpy (29)

How to normalize an array so the values range exactly between 0 and 1?

# Input
url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'
sepallength = np.genfromtxt(url, delimiter=',', dtype='float', usecols=[0])

# 1
Smax, Smin = sepallength.max(), sepallength.min()
S = (sepallength - Smin)/(Smax - Smin)

# 2 
S = (sepallength - Smin)/sepallength.ptp()  
print(S)

# output
[ 0.222  0.167  0.111  0.083  0.194  0.306  0.083  0.194  0.028  0.167
   0.306  0.139  0.139  0.     0.417  0.389  0.306  0.222  0.389  0.222
   0.306  0.222  0.083  0.222  0.139  0.194  0.194  0.25   0.25   0.111
   0.139  0.306  0.25   0.333  0.167  0.194  0.333  0.167  0.028  0.222
   0.194  0.056  0.028  0.194  0.222  0.139  0.222  0.083  0.278  0.194
   0.75   0.583  0.722  0.333  0.611  0.389  0.556  0.167  0.639  0.25
   0.194  0.444  0.472  0.5    0.361  0.667  0.361  0.417  0.528  0.361
   0.444  0.5    0.556  0.5    0.583  0.639  0.694  0.667  0.472  0.389
   0.333  0.333  0.417  0.472  0.306  0.472  0.667  0.556  0.361  0.333
   0.333  0.5    0.417  0.194  0.361  0.389  0.389  0.528  0.222  0.389
   0.556  0.417  0.778  0.556  0.611  0.917  0.167  0.833  0.667  0.806
   0.611  0.583  0.694  0.389  0.417  0.583  0.611  0.944  0.944  0.472
   0.722  0.361  0.944  0.556  0.667  0.806  0.528  0.5    0.583  0.806
   0.861  1.     0.583  0.556  0.5    0.944  0.556  0.583  0.472  0.722
   0.667  0.722  0.417  0.694  0.667  0.667  0.556  0.611  0.528  0.444]