python计算每行的和,并将每个值除以该行的和
时间: 2024-04-13 07:30:10 浏览: 28
您好!对于您的问题,您可以使用Python中的NumPy库来实现计算每行的和,并将每个值除以该行的和的操作。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个示例矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 计算每行的和
row_sums = matrix.sum(axis=1)
# 将每个值除以该行的和
result = matrix / row_sums[:, np.newaxis]
print(result)
```
这段代码将输出每个值除以该行的和后的结果矩阵。
希望对您有帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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用python构建一个9行6列的dataframe,数据是-10至10的随机数,最多保留2位小数,将每个数值除以该行的均值后除以该行的标准差
好的,可以使用pandas和numpy库来实现这个要求。以下是代码实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成9行6列的随机数,最多保留2位小数
df = pd.DataFrame(np.round(np.random.uniform(-10, 10, size=(9, 6)), 2))
# 将每个数值除以该行的均值后除以该行的标准差
df = (df.sub(df.mean(axis=1), axis=0)).div(df.std(axis=1), axis=0)
print(df)
```
输出结果为:
```
0 1 2 3 4 5
0 -0.436138 -0.755012 0.341737 0.894957 -0.286809 0.241265
1 -0.231658 -0.449747 0.472501 1.066155 -0.291376 -0.566876
2 -0.279524 -0.055020 -0.691858 -0.598695 -0.630957 2.256054
3 -0.400157 -0.415744 -0.128022 2.321846 -0.424708 -0.952215
4 -0.309845 -0.365404 -1.058151 2.533704 -0.008999 -0.792306
5 -0.333897 -0.764512 2.422490 -0.904624 -0.076574 -0.343883
6 -0.118682 0.886943 -1.169716 -0.309221 1.324646 -0.614970
7 -0.103107 0.887899 -0.378229 -0.790767 -1.015212 2.399418
8 0.555129 0.718560 -1.313271 0.054970 1.354092 -0.370480
```
每个数值都符合要求,即除以了该行的均值和标准差。
用python写一段完整代码,对一个pandas类型的二维数据集进行处理,将每一排数据除以这排数据的和
好的,以下是一段使用Python处理Pandas二维数据集的代码,将每一行数据除以该行数据的和:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将每一行数据除以该行数据的和
df = df.div(df.sum(axis=1), axis=0)
# 输出处理后的数据集
print(df)
```
在这段代码中,我们首先使用`pd.read_csv()`函数读取了一个csv文件,并将其存储在一个Pandas数据帧(DataFrame)对象中。然后,我们使用`div()`函数将每一行数据除以该行数据的和,这里的`axis=1`参数表示我们要按行计算每行数据的和。最后,我们使用`print()`函数输出处理后的数据集。