Python 3.x Python规范化

我有一些浮点数，比如：

586.3212341231,-847.3829941845

我想使用sigmoid函数使浮动在

[1，-1]

的范围内，例如：

0.842931342,-0.481238571

有什么想法吗？

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我尝试了

scipy

，但它给了我错误的结果。

有很多这样的函数：请参见示例。此处的图形特别给出了导致所需范围的示例，尽管对于参数x的有限值，无法获得端点1和-1

最简单的函数是

x / (1 + abs(x))

如果确实希望前两个样本浮点数映射到后两个浮点数，可以将函数调整为

(a + x) / (b + abs(x))

对于

a

和

b

的特定值。对于

x

和

f（x）

的两个期望值，您可以通过求解两个联立线性方程组找到

a

和

b

。我使用Symphy获得以下示例值：

a = 246.362120860444
b = 401.521207478205

最后的结果函数是

(246.362120860444 + x) / (401.521207478205 + abs(x))

我测试了这个，它给出了你想要的值。这里有两个曲线图显示，这给出了所需的范围（-1，1）。第一个最能说明你的两点

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有许多这样的函数：请参阅以获取示例。此处的图形特别给出了导致所需范围的示例，尽管对于参数x的有限值，无法获得端点1和-1

最简单的函数是

x / (1 + abs(x))

如果确实希望前两个样本浮点数映射到后两个浮点数，可以将函数调整为

(a + x) / (b + abs(x))

对于

a

和

b

的特定值。对于

x

和

f（x）

的两个期望值，您可以通过求解两个联立线性方程组找到

a

和

b

。我使用Symphy获得以下示例值：

a = 246.362120860444
b = 401.521207478205

最后的结果函数是

(246.362120860444 + x) / (401.521207478205 + abs(x))

我测试了这个，它给出了你想要的值。这里有两个曲线图显示，这给出了所需的范围（-1，1）。第一个最能说明你的两点

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scipy

不是一个sigmoid函数。

scipy

不是一个sigmoid函数。