给定3乘3的numpy数组
a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3) # array([[ 0, 3, 6], # [ 9, 12, 15], # [18, 21, 24]])
为了规范二维数组的行,我想到了
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?
可能需要澄清:通过标准化我的意思是,每行条目的总和必须为1。但是我认为这对于大多数人来说都是显而易见的。
广播确实对此有好处:
row_sums = a.sum(axis=1) new_matrix = a / row_sums[:, numpy.newaxis]
row_sums[:, numpy.newaxis]重塑row_sums从存在(3,)到存在(3, 1)。当你这样做a / b,a并b会相互播出。
row_sums[:, numpy.newaxis]
(3,)
(3, 1)
a / b
a
b
您可以 在此处 了解更多有关 广播的 信息 ,甚至可以 在此处 了解更多。