python按行归一化

可以使用numpy库中的linalg.norm函数来实现行归一化。具体实现代码如下：

import numpy as np

# 生成一个3行4列的随机矩阵
a = np.random.rand(3,4)

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

print(a_normalized)

其中，`np.linalg.norm(a, axis=1, keepdims=True)`表示对矩阵a的每一行进行求范数，axis=1表示按行求范数，keepdims=True表示保持维度不变。

相关问题

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]]

python行归一化代码和列归一化代码

以下是Python中进行行归一化和列归一化的代码示例：

1. 行归一化代码示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 行归一化
row_normalized = arr / np.linalg.norm(arr, axis=1, keepdims=True)

print("行归一化结果：")
print(row_normalized)

2. 列归一化代码示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 列归一化
col_normalized = arr / np.linalg.norm(arr, axis=0, keepdims=True)

print("列归一化结果：")
print(col_normalized)