Numpythonic способ нормализации целых чисел со знаком ⇐ Python

[Anonymous]

Каков более быстрый цифровой способ этой нормализации:

Код: Выделить всё

def process_vector(x, b, axis):
"""
Processes a real vector x and outputs an integer vector y.

Parameters:
x (numpy.ndarray): Input real vector. (batch_size, seq_len)
b (int): Unsigned integer defining the scaling factor.
axis (int/None): if None, perform flatenned version, if axis=-1, perform relative normalization across batch.

Returns:
numpy.ndarray: Integer vector y.
"""
# Step 1: Find the maximum absolute value in x
m = np.max(np.abs(x))

# Step 2-6: Process each element in x
y = []
for xi in x:
if xi > 0:
y.append(int((2**b - 1) * xi / m))
elif xi < 0:
y.append(int(-2**b * xi / m))
else:
y.append(0)

return np.array(y)

Может ли np.digitize сделать это быстрее?
У меня похожий вопрос, но он не о NumPy.>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... malization