x is the input to the softmax function. x is a two dimensional numpy array. Each row is the input to the softmax function

如果 `x` 是一个二维的 NumPy 数组，其中每一行都是 softmax 函数的输入，那么可以使用以下代码来完成softmax函数的计算：

import numpy as np

def softmax(x):
    # 计算每一行的指数值
    exp_values = np.exp(x)
    
    # 计算每一行的和
    sum_values = np.sum(exp_values, axis=1, keepdims=True)
    
    # 对每一行的指数值进行归一化
    softmax_output = exp_values / sum_values
    
    return softmax_output

这个函数接受一个二维数组 `x` 作为输入，并返回一个与 `x` 维度相同的数组，其中每一行都是经过 softmax 函数计算后的结果。在计算过程中，首先通过 `np.exp()` 计算每一行的指数值，然后通过 `np.sum()` 对每一行的指数值进行求和，最后通过除以求和值来归一化每一行的指数值。

你可以将你的二维 NumPy 数组作为参数传递给上述的 `softmax()` 函数来计算 softmax 函数的输出。