python矩阵行标准化

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来对矩阵进行标准化。其中，行标准化可以通过以下代码实现：

import numpy as np

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

# 对每一行进行标准化
row_normalized_matrix = np.apply_along_axis(lambda x: x/np.linalg.norm(x), 1, matrix)

print(row_normalized_matrix)

输出结果为：

[[0.26726124 0.53452248 0.80178373]
 [0.45584231 0.56980288 0.68376346]
 [0.50257071 0.57436653 0.64516235]]

其中 `np.apply_along_axis()` 函数用于对矩阵的每一行进行操作，`lambda x: x/np.linalg.norm(x)` 表示对每一行进行标准化操作，即将每个元素除以该行所有元素的平方和的平方根。最后，得到的 `row_normalized_matrix` 即为标准化后的矩阵。