numpy矩阵按行归一化 按列归一化 python程序

以下是numpy矩阵按行归一化和按列归一化的Python程序：

1. 按行归一化

import numpy as np

# 创建一个3x3的矩阵
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对每一行进行归一化
x_normed = x / np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True)

# 输出归一化后的矩阵
print(x_normed)

输出：

[[0.26726124 0.53452248 0.80178373]
 [0.45584231 0.56980288 0.68376346]
 [0.50257071 0.57436653 0.64616235]]

2. 按列归一化

import numpy as np

# 创建一个3x3的矩阵
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 对每一列进行归一化
x_normed = x / np.linalg.norm(x, axis=0, keepdims=True)

# 输出归一化后的矩阵
print(x_normed)

输出：

[[0.12309149 0.20739034 0.26726124]
 [0.49236596 0.51847585 0.53452248]
 [0.86164043 0.82956136 0.80178373]]

相关问题

python矩阵按行归一化

要在Python中实现矩阵按行归一化，可以使用NumPy库中的normalize_rows函数。该函数的具体代码如下：

import numpy as np

def normalize_rows(x: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """按行归一化矩阵"""
    # 计算每行的范数
    norm = np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True)
    # 每行的元素除以该行的范数
    x_normalized = np.divide(x, norm)
    return x_normalized

这段代码中，我们首先使用NumPy库中的linalg.norm函数计算矩阵x的每一行的范数，然后使用NumPy中的divide函数将矩阵x中的每个元素都除以对应行的范数，从而实现按行归一化。

通过调用该函数，你可以将任意大小的矩阵按行进行归一化处理。这种归一化的优点是可以保证每行的元素都在0和1之间，并且每行的元素之和为1。

这种方法的实现非常简单，并且可以通过使用NumPy库中的其他函数来进一步扩展和优化。例如，你可以使用NumPy中的multiply函数将矩阵的每一行乘以一个常数，从而实现按行缩放。

以上是关于Python矩阵按行归一化的方法和代码的介绍。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [chatgpt赋能python：Python按行归一化方法介绍](https://blog.csdn.net/b45e1933f46/article/details/131318736)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python numpy 按行归一化的实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38518638/13765166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python使用numpy归一化矩阵代码实现

import numpy as np
arr = np.array([[2,3],[3,4]])
# 归一化
arr_norm = arr / np.linalg.norm(arr)
print(arr_norm)