numpy：将每行除以一个向量元素
假设我有一个numpy数组：
data = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])
我有一个对应的“向量”：
vector = np.array([1,2,3])
我如何data沿每一行进行减法或除法运算，所以结果是：
sub_result = [[0,0,0], [0,0,0], [0,0,0]]
div_result = [[1,1,1], [1,1,1], [1,1,1]]
长话短说：如何使用对应于每一行的1D标量数组在2D数组的每一行上执行操作？
问题答案：
干得好。您只需要与广播结合使用None（或np.newaxis）：
In [6]: data - vector[:,None]
Out[6]:
array([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
In [7]: data / vector[:,None]
Out[7]:
array([[1, 1, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, 1]])
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问题内容： 我有一个具有维度（不包括索引）的DataFrame（df1），我想要为该行将每个行除以另一个具有维度的DataFrame（df2）。两者具有相同的列标题。我试过了： 以及 其他多个解决方案，我总是在每个单元格中获得包含值的df 。我在函数中缺少什么参数？ 问题答案： 在中，您需要提供df2（例如）的轴/行。 或者你可以使用
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问题内容： 所以我有一个 矩阵和一个 向量。我正在尝试编写代码以向量减去矩阵中的每一行。 我目前有一个 循环遍历该循环，并 通过向量减去矩阵中的-th行。 有没有一种方法可以通过向量简单地减去整个矩阵？ 谢谢！ 当前代码： 这是 矩阵的 第-行， 是向量。我可以这样做，这样就不需要 循环了吗？ 问题答案： 在作品，但 只有当轴的联动轴具有相同的尺寸 。这是从矩阵成功减去向量的示例： 之所以可行，是
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问题内容： 假设我有一个形状为（1，256）的行向量。我想将其转换为形状为（256，1）的列向量。您在Numpy中会如何做？ 问题答案： 您可以使用 转置 操作来执行此操作： 例： 请注意，原始数组仍将保持不变。转置操作只会复制并转置它。 如果输入阵列是相当1D中，则可以 促进 通过引入新的（singleton）的轴作为所述第二尺寸数组的列向量。下面是一个示例： 对于一维情况，还有另一个选择是使用
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问题内容： 我有一个带有整数值的NumPy数组。矩阵的值的范围是从0到矩阵中的最大元素（换句话说，其中显示的所有数字是从0到最大数据元素）。我需要建立有效的（ 有效的手段是快速的完全矢量化解决方案 ）来搜索每一行中的元素数量，并根据矩阵值对它们进行编码。 我找不到类似的问题，或者以某种方式帮助解决了这个问题。 所以如果我在输入中有这个： 所需的输出是： 我知道如何解决这个问题，方法是简单地逐一 迭
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我有一个数据帧，其中前3列是最后一列的标记名称，这是一个矩阵列表。每个矩阵都是二进制的（只有1和0）。我想从每一行中提取一个标记名称，并用该标记名称替换行矩阵中1的所有值，但是我想避免使用循环，以便我可以并行地对所有行执行此操作。 示例数据框： 目标格式如下所示。。。 我尝试过使用方法，但没有成功，因为结果输出是列表格式的，而不是获得df1的原始结构。有什么想法吗？
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问题内容： 我只想将一个列表中的每个元素除以一个int。 这是错误： 我了解为什么收到此错误。但是我为找不到解决方案感到沮丧。 还尝试了： 错误： 预期结果： 编辑： 以下代码给了我预期的结果： 但是，有没有更容易/更快的方法来做到这一点？ 问题答案： 惯用的方式是使用列表理解： 或者，如果您需要保留对原始列表的引用：