numpy按行归一化，numpy按列归一化

本文主要是介绍numpy按行归一化，numpy按列归一化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

如下所示

按列归一化：

import numpy as np
 
x = np.array([[10,  10,   10],
              [ 1,   5,  3],
              [ 8,   7,  1]])
 
x_norm = x / x.max(axis=0) # 0列，1行。 这个要具体问题具体分析
 
print(x_norm)
# [[ 1.     1.     1.   ]
#  [ 0.1  0.5    0.3  ]
#  [ 0.8    0.7    0.1 ]]

按行归一化：

import numpy as np
 
x = np.array([[10,  10,   10],
              [ 1,   5,  3],
              [ 8,   7,  1]])
 
x_norm = x / x.max(axis=1)

注意：axis代表的是传播方向，0代表0维的方向，1代表1维的方向。

这篇关于numpy按行归一化，numpy按列归一化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！