पंक्ति राशि द्वारा numpy विभाजित पंक्ति

Question

मैं इस पंक्ति में सभी मानों के योग द्वारा एक numpy सरणी पंक्ति कैसे विभाजित कर सकता हूं?

यह एक उदाहरण है। लेकिन मैं बहुत यकीन है कि वहाँ ऐसा करने का एक फैंसी और भी बहुत कुछ कारगर तरीका है कर रहा हूँ:

import numpy as np 
e = np.array([[0., 1.],[2., 4.],[1., 5.]]) 
for row in xrange(e.shape[0]): 
    e[row] /= np.sum(e[row]) 

परिणाम:

array([[ 0.  , 1.  ], 
     [ 0.33333333, 0.66666667], 
     [ 0.16666667, 0.83333333]]) 

Answer 1

विधि # 1: None (या np.newaxis) एक अतिरिक्त आयाम जोड़ने के लिए उपयोग ताकि प्रसारण व्यवहार करेंगे:

>>> e 
array([[ 0., 1.], 
     [ 2., 4.], 
     [ 1., 5.]]) 
>>> e/e.sum(axis=1)[:,None] 
array([[ 0.  , 1.  ], 
     [ 0.33333333, 0.66666667], 
     [ 0.16666667, 0.83333333]]) 

विधि # 2: जाना स्थानांतरित खुश:

>>> (e.T/e.sum(axis=1)).T 
array([[ 0.  , 1.  ], 
     [ 0.33333333, 0.66666667], 
     [ 0.16666667, 0.83333333]]) 

(आप, संक्षिप्तता के लिए axis= हिस्सा ड्रॉप कर सकते हैं अगर आप चाहते हैं।)

विधि # 3: (जैमे की टिप्पणी से पदोन्नत)

उपयोग sum पर keepdims तर्क आयाम बनाए रखने के लिए:

>>> e/e.sum(axis=1, keepdims=True) 
array([[ 0.  , 1.  ], 
     [ 0.33333333, 0.66666667], 
     [ 0.16666667, 0.83333333]]) 

Answer 2

आप इसे के रूप में गणितीय रूप से कर सकते हैं।

यहां, E आपका मूल मैट्रिक्स है और D एक विकर्ण मैट्रिक्स है जहां प्रत्येक प्रविष्टि E में इसी पंक्ति का योग है। यदि आप भाग्यशाली हैं कि एक उलटा D है, तो यह चीजों को करने के लिए एक बहुत ही गणितीय रूप से सुविधाजनक तरीका है।

numpy में:

import numpy as np 

diagonal_entries = [sum(e[row]) for row in range(e.shape[0])] 
D = np.diag(diagonal_entries) 
D_inv = np.linalg.inv(D) 
e = np.dot(e, D_inv)