python numpy 按行归一化的实例

以下是关于“Python NumPy按行归一化的实例”的完整攻略。

背景

在机器学习和数据分析中，归一化是一常的数据预处理技术。在NumPy中，可以使用一些函数来实现按行归一化。在本攻略中，我们将介绍使用NumPy来按行归一化。

实现

步骤1：导入库

首先，需要导入NumPy库。

import as np

在上述代码中，我们导入了NumPy库。

步骤2：创建数组

我们需要创建一个二维数组，以便进行后续的按行归一化操作。在本攻略中，我们将使用以下代码来创建一个3x3的二维数组：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

在上述代码中，我们使用np.array函数创建了一个3x3的二维数组，并将其存储在arr变量中。

步骤3：按归一化

我们可以使用NumPy的linalg.norm函数来计算每行的范数，并使用NumPy的divide函数将每行除以其范数以下是示例代码：

norms = np.linalg.norm(arr, axis=1)
arr_normed = np.divide(arr, norms[:, np.newaxis])

在上述代码中，我们使用linalg.norm函数计算每行的范数，并使用divide函数将每行除以其范数。我们使用axis=1参数来指定按行计算范数。我们还使用[:, np.newaxis]来将范数转换为列向量，以便进行除法运算。

示例1：按行归一化

以下是一个示例，展示如何使用NumPy按归一化：

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 按行归一化
norms = np.linalg.norm(arr, axis=1)
arr_normed = np.divide(arr, norms[:, np.newaxis])

 打印
print(arr_normed)

输出结果为：

[[0.26726124 0.53452248 0.80178373]
 [0.45584231 0.56980288 0.68376346]
 [0.50271 0.574366530.64616234]]

在上述代码中，我们使用Py的linalg.norm函数计算每行的范数，并使用NumPy的divide函数将每行除以其范数。最后，我们打印了按行归一化后的数组。

示例2：按行归一化并计算平均值

以下是一个示例展示如何使用NumPy按行归一化并计算平均值：

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 按行归一化
norms = np.norm(arr, axis=1)
arr_normed =.divide(arr, norms[:, np.newaxis])

# 计算平均值
mean = np.mean(arr_normed, axis=0)

# 打印结果
print(mean)

输出结果为：

[0.40822468 0.5592303  0.71023592]

在上述代码中，我们使用Py的linalg.norm函数计算每行的范数，并使用NumPy的divide函数将每行除以其范数。然后，我们使用mean函数计算按行归一化后的数组的平均值。最后，我们打印了平均值。

结论

综上所述，“Python NumPy按行归一化的实例”的攻略介绍了如何使用Py来按行归一化。我们可以使用Py的linalg.norm函数计算每行的范数，并使用NumPy的divide函数将每行除以其范数。可以根据需要选择适合的函数操作。