给出3次3 numpy阵列
a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3)
# array([[ 0, 3, 6],
# [ 9, 12, 15],
# [18, 21, 24]])
为了规范化我想到的二维数组的行
row_sums = a.sum(axis=1) # array([ 9, 36, 63])
new_matrix = numpy.zeros((3,3))
for i, (row, row_sum) in enumerate(zip(a, row_sums)):
new_matrix[i,:] = row / row_sum
必须有更好的方法,不是吗？
也许要澄清：通过归一化我的意思是,每行的总和必须是1.但我认为大多数人都会清楚这一点.
解决方法:
广播真的很有用：
row_sums = a.sum(axis=1)
new_matrix = a / row_sums[:, numpy.newaxis]
row_sums [：,numpy.newaxis]将row_sums从(3,)重塑为正(3,1).当你做a / b时,a和b互相广播.