规范化numpy矩阵中的行答案

【问题标题】：Normalising rows in numpy matrix规范化numpy矩阵中的行
【发布时间】：2016-06-20 04:50:40
【问题描述】：

我正在尝试使用 L2 范数（统一长度）规范化 numpy 矩阵的行。

当我这样做时，我发现了一个问题。

假设我的矩阵'b'如下：

现在，当我按如下方式对第一行进行标准化时，它可以正常工作。

但是当我尝试通过遍历所有行并转换相同的矩阵 b 来做到这一点时，它给了我全零。

知道为什么会发生这种情况以及如何获得正确的标准化吗？

有没有更快的矩阵行归一化方法而不必迭代每一行？我不想使用 sci-kit 学习规范化功能。

谢谢

【问题讨论】：

try:- from future import Division
请将您的代码放入代码块中。请勿使用图片 - 我们无法复制和运行您的代码。
@Shubham Sharma：我不认为from __future__ import division 在这种情况下会有所帮助，尽管如果您使用的是 Python2，这样做是一种很好的做法（如果您使用的是 Python3，则完全忽略）。请注意它是__future__ 而不是future。
我添加了 2 个下划线，但不知何故变成了粗体。
@Shubham Sharma：使用 ` 符号格式化为代码。有：__future__，没有：未来。

【解决方案1】：

问题在于b 的类型为int，因此当您逐行填写时，numpy 会自动将您的计算结果 (float) 转换为int，因此为零.避免这种情况的一种方法是使用0.、1. 等来定义b 类型为float，或者只是在定义中添加.astype(float)。

这应该可以一次性完成计算，也不需要先转换为float：

b = b / np.linalg.norm(b, axis=1, keepdims=True)

之所以有效，是因为您正在重新定义整个数组，而不是一一更改其行，而 numpy 足够聪明，可以使它成为 float。

【讨论】：