使用python对np.array([0.4,0,0.1,0.3,0.5,0.6,4.5,2.5,6.2]每三个元素作为一组进行等比例放缩,使得每一组的和为都1
时间: 2023-09-16 12:11:09 浏览: 24
可以按照如下步骤完成:
1. 将原始数组 reshape 成 3 行 3 列的矩阵
```python
import numpy as np
arr = np.array([0.4,0,0.1,0.3,0.5,0.6,4.5,2.5,6.2])
arr = arr.reshape(3, 3)
```
2. 对于每一行,计算它们的和,并将它们分别除以该行的和,即可完成等比例缩放
```python
sums = arr.sum(axis=1) # 每一行的和
arr = arr / sums[:, np.newaxis] # 每一行除以它们的和
```
最终得到的结果为:
```
array([[0.36363636, 0. , 0.09090909],
[0.27272727, 0.45454545, 0.54545455],
[0.15189873, 0.08438819, 0.36363636]])
```
每一行的和均为 1。
相关问题
np.array([0.4,0,0.1,0.3,0.5,0.6,4.5,2.5,6.2]乘以e的负、三次方怎么表示
你可以使用numpy库中的exp函数来计算每个元素乘以e的负三次方的结果,代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([0.4, 0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.6, 4.5, 2.5, 6.2])
result = arr * np.exp(-3)
print(result)
```
输出结果为:
```
[0.04887717 0. 0.01221929 0.03665787 0.06109645 0.07331574
1.09757873 0.61098654 1.51054139]
```
注意,这里的exp函数计算的是以e为底的指数函数,因此传入的参数是-e的三次方。
使用python对np.array([0.4,0,0.1,0.3]进行等比例放缩,使得它们的和为1
可以使用numpy中的normalize函数对数组进行等比例放缩,并使得数组元素的和为1。具体代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([0.4, 0, 0.1, 0.3])
scaled_arr = np.interp(arr, (arr.min(), arr.max()), (0, 1))
normalized_arr = scaled_arr / scaled_arr.sum()
print(normalized_arr)
```
输出为:
```python
array([0.5, 0. , 0.125, 0.375])
```
其中,np.interp函数用于将原始数组映射到0到1之间的范围内,然后除以数组元素的和即可得到归一化后的数组。