numpy逐行求和

Question

如何将一个numpy数组行除以该行中所有值的总和？

这是一个例子。但是我很确定有一种花哨且更有效的方法：

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])

结果：

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

Answer 1

方法1：使用None（或np.newaxis）添加额外的维度，以便广播能够正常运行：

>>> 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]])

方法2：转置快乐：

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

（axis=如果需要，您可以为简洁而删除该部分。）

方法3 ：（根据Jaime的评论进行推广）

使用keepdims参数onsum保留尺寸：

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