Min-max нормализация

Признаки в разных масштабах (возраст в годах, доход в долларах) сбивают многие модели. Min-max нормализация переводит признак в диапазон от 0 до 1:

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

Если все значения равны (max = min), верните 0 для каждого значения.

Реализуйте min_max_normalize(values).

Входные данные

values: значения одного признака.

Выходные данные

Верните нормализованные значения в том же порядке.

Ограничения

1 ≤ длина ≤ 10 000

-1 000 000 ≤ каждое значение ≤ 1 000 000

Примеры

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

Ожидаемый вывод:
expected = [0.0, 0.5, 0.25, 1.0]

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

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

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

Ожидаемый вывод:
double[] expected = new double[] {0.0, 0.5, 0.25, 1.0};

Ввод:
values = [5.0, 5.0, 5.0]

Ожидаемый вывод:
expected = [0.0, 0.0, 0.0]

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

Ожидаемый вывод:
std::vector<double> expected = {0.0, 0.0, 0.0};

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

Ожидаемый вывод:
double[] expected = new double[] {0.0, 0.0, 0.0};

Ссылки

Это задание адаптировано для CodeUtility. Следуйте условию и ограничениям выше.

• scikit-learn, Preprocessing data