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Python:将2d数组的每一行缩放为总和为1的值。每一行包含一些负值

[英]Python: Scale each row of 2d array to values that sum to 1. Each row contains some negative values

假设我有一个数组:

myArray = [[-1.58, -1.09, -0.41,  0.22, -0.95],
          [-1.16, -1.27, -1.89, -1.01,  1.11],
          [-0.73, -0.81, -0.47, -0.46, -0.04],
          [-1.46, -0.82,  0.40, -0.22, -1.82],
          [-1.12 , -0.97, -0.89, -0.18,  0.06]]

我希望将此数组的每一行转换为每行总和为1的值。

这容易吗?

我的实际数组长数千行,所以我希望有一个可能优化的解决方案。 非常感谢你!

我意识到我不清楚。 我希望结果值是正数总和为1 抱歉。

我可以给您一个使用正值的样本(最后是总计):


第1行1.10 2.20 3.30 4.40 5.50(总计= 16.50)
第2行2.20 3.30 4.40 5.50 6.60(总计= 22.00)
第3行4.20 5.01 2.50 3.30 1.10(总计= 16.11)

到(最后总计)::


第1行0.07 0.13 0.20 0.27 0.33(总计= 1.00)
第2行0.10 0.15 0.20 0.25 0.30(总计= 1.00)
第3行0.26 0.31 0.16 0.20 0.07(总计= 1.00)

我可以通过简单地添加一行,然后将每一行中的每个单元格除以该行的总数来实现。 我不知道如何在带有负值的数组的python中实现这一点。

首先使用最小-最大规范化来转换原始数据,这可能是一种方法:

myArray = [[-1.58, -1.09, -0.41, 0.22, -0.95], 
[-1.16, -1.27, -1.89, -1.01, 1.11], 
[-0.73, -0.81, -0.47, -0.46, -0.04], 
[-1.46, -0.82, 0.40, -0.22, -1.82], 
[-1.12 , -0.97, -0.89, -0.18, 0.06]]

#Transform data
normalizedArray = []

for row in range(0, len(myArray)):
    list = []
    Min =  min(myArray[row])
    Max = max(myArray[row])

    for element in myArray[row]:
        list.append(  float(element-Min)/float(Max- Min) )

    normalizedArray.append(list)

#Normalize to 1
newArray = []

for row in range(0, len(normalizedArray)):
    list = [x / sum(normalizedArray[row]) for x in normalizedArray[row]]
    newArray.append(list)

正如我所说,我认为您无法完全实现所需的功能(因为如果混合使用正值和负值,则总会在值与总和之比中混合使用正值和负值行)。 我想这已经接近了。

import numpy as np

myArray = [[-1.58, -1.09, -0.41, 0.22, -0.95], 
[-1.16, -1.27, -1.89, -1.01, 1.11], 
[-0.73, -0.81, -0.47, -0.46, -0.04], 
[-1.46, -0.82, 0.40, -0.22, -1.82], 
[-1.12 , -0.97, -0.89, -0.18, 0.06]]

new_array = abs(np.asarray(new_array))

ratio_array = np.divide(new_array, new_array.sum(axis=1))

编辑:我已经使用%timeit ,并且numpy方法比上面的循环方法快10倍。

new_array = np.asarray(myArray)

transformed_array = new_array + (np.min(new_array, axis=1) * -1)[:, None]

ratio_matrix = transformed_array / np.sum(transformed_array, axis=1)[:, None]

这是您要的吗?

myArray = [[-1.58, -1.09, -0.41, 0.22, -0.95], 
[-1.16, -1.27, -1.89, -1.01, 1.11], 
[-0.73, -0.81, -0.47, -0.46, -0.04], 
[-1.46, -0.82, 0.40, -0.22, -1.82], 
[-1.12 , -0.97, -0.89, -0.18, 0.06]] 


print [sum(_list) for _list in myArray]

[-3.8099999999999996, -4.219999999999999, -2.51, -3.92, -3.1]

这是一个工作示例:

data = [[-1.58, -1.09, -0.41, 0.22, -0.95],
        [-1.16, -1.27, -1.89, -1.01, 1.11],
        [-0.73, -0.81, -0.47, -0.46, -0.04],
        [-1.46, -0.82, 0.40, -0.22, -1.82],
        [-1.12, -0.97, -0.89, -0.18, 0.06]]


print[[x / sum(data[r]) for x in data[r]] for r in range(0, len(data))]

暂无
暂无

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