import numpy as np

#램 문제로 청크 사용
def norm(data, chunk_size=250):
    num_chunks = (len(data) + chunk_size - 1) // chunk_size  # 청크 개수 계산
    normalized_data = []
    for i in range(num_chunks):
        chunk = data[i * chunk_size : (i + 1) * chunk_size]  # 청크 추출
        min_v = np.min(chunk)
        max_v = np.max(chunk)
        normalized_chunk = (chunk - min_v) / (max_v - min_v)  # 청크 정규화
        normalized_data.append(normalized_chunk)
    return np.concatenate(normalized_data)  # 결과 병합

# .npz 파일 경로
file_path = r"C:\Users\remil\바탕 화면\productive\float64.npz"

# .npz 파일 로드
data = np.load(file_path)

print("파일 로드 완료")

# 이미지 및 마스크 데이터 추출
train_images = norm(data["train_images"])
train_masks = norm(data["train_masks"])
test_images = norm(data["test_images"])
test_masks = norm(data["test_masks"])

print("노말라이즈 완료")

# 노말라이즈 된 상태로 저장
np.savez_compressed("last.npz",
                    train_images=train_images,
                    train_masks=train_masks,
                    test_images=test_images,
                    test_masks=test_masks)

print("정규화된 데이터가 aisegment_3000_train_test_normalized.npz 파일에 저장되었습니다.")