python使用numpy归一化矩阵代码实现
时间: 2023-03-12 14:04:40 浏览: 82
import numpy as np
arr = np.array([[2,3],[3,4]])
# 归一化
arr_norm = arr / np.linalg.norm(arr)
print(arr_norm)
相关问题
Python 实现矩阵归一化
可以使用numpy库中的normalize函数实现矩阵归一化。具体代码如下:
import numpy as np
# 生成一个3x3的随机矩阵
matrix = np.random.rand(3, 3)
# 对矩阵进行归一化
normalized_matrix = np.linalg.norm(matrix, axis=1, keepdims=True)
normalized_matrix = matrix / normalized_matrix
print(normalized_matrix)
实现灰度共生矩阵归一化的代码
灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。GLCM归一化是将GLCM矩阵中的值进行归一化处理,使得每个元素的值在0到1之间。下面是一个示例代码,用于实现灰度共生矩阵归一化:
```python
import numpy as np
def normalize_glcm(glcm):
# 获取GLCM矩阵的行数和列数
rows, cols = glcm.shape
# 计算GLCM矩阵的总和
total_sum = np.sum(glcm)
# 归一化GLCM矩阵
normalized_glcm = glcm / total_sum
return normalized_glcm
```
在这个示例代码中,`glcm`是输入的灰度共生矩阵。首先,通过`glcm.shape`获取矩阵的行数和列数。然后,使用`np.sum(glcm)`计算矩阵中所有元素的总和。最后,将矩阵中的每个元素除以总和,得到归一化后的GLCM矩阵。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改。