计算output_matrix_normalized这个矩阵乘以它的转置矩阵，最后将所得结果每一行都相加 。python实现

假设output_matrix_normalized是一个n×m的矩阵，可以使用NumPy库来实现：

import numpy as np

# 随机生成一个n×m的矩阵
n, m = 5, 3
output_matrix_normalized = np.random.rand(n, m)

# 计算矩阵乘积
matrix_product = np.dot(output_matrix_normalized, output_matrix_normalized.T)

# 将每一行相加
result = np.sum(matrix_product, axis=1)

print(result)

其中，np.dot()函数用于计算矩阵乘积，axis参数用于指定沿着哪个轴进行求和，axis=1表示沿着行的方向相加。

相关问题

confusion_matrix_normalized

confusion_matrix_normalized是一个混淆矩阵的可视化结果，它显示了分类模型预测结果与实际结果之间的差异程度。混淆矩阵是通过比较模型的预测结果和真实结果来评估模型性能的一种常用方法。在混淆矩阵中，每一行代表了一个实际类别，每一列代表了一个预测类别。而confusion_matrix_normalized是对混淆矩阵进行了归一化处理，使得每个类别的预测结果在0到1之间，便于直观地比较不同类别的预测准确率。

# 归一化混淆矩阵 normalized_matrix = confusion_matrix / confusion_matrix.sum(axis=1, keepdims=True),修改上述代码，使得归一化保留三位小数

可以使用 numpy 的 round 函数来保留三位小数，修改代码如下：

normalized_matrix = confusion_matrix / confusion_matrix.sum(axis=1, keepdims=True)
normalized_matrix = np.round(normalized_matrix, 3)

其中，np.round 函数的第二个参数为保留小数点后几位。