Normalisation min-max

Des variables mesurées sur des échelles différentes (l'âge en années, le revenu en dollars) perturbent de nombreux modèles. La normalisation min-max ramène une variable dans l'intervalle 0 à 1 :

x' = (x - min) / (max - min)

Si toutes les valeurs sont égales (max = min), renvoyez 0 pour chaque valeur.

Implémentez min_max_normalize(values).

Entrée

values : les valeurs d'une variable.

Sortie

Renvoyez les valeurs normalisées dans le même ordre.

Contraintes

1 ≤ longueur ≤ 10 000

-1 000 000 ≤ chaque valeur ≤ 1 000 000

Exemples

Entrée :
values = [10.0, 20.0, 15.0, 30.0]

Sortie attendue :
expected = [0.0, 0.5, 0.25, 1.0]

Entrée :
std::vector<double> values = {10.0, 20.0, 15.0, 30.0};

Sortie attendue :
std::vector<double> expected = {0.0, 0.5, 0.25, 1.0};

Entrée :
double[] values = new double[] {10.0, 20.0, 15.0, 30.0};

Sortie attendue :
double[] expected = new double[] {0.0, 0.5, 0.25, 1.0};

Entrée :
values = [5.0, 5.0, 5.0]

Sortie attendue :
expected = [0.0, 0.0, 0.0]

Entrée :
std::vector<double> values = {5.0, 5.0, 5.0};

Sortie attendue :
std::vector<double> expected = {0.0, 0.0, 0.0};

Entrée :
double[] values = new double[] {5.0, 5.0, 5.0};

Sortie attendue :
double[] expected = new double[] {0.0, 0.0, 0.0};

Références

Ce défi a été adapté pour CodeUtility. Suivez l'énoncé et les contraintes ci-dessus.

• scikit-learn, Preprocessing data