[英]Normalise elements by row in a Numpy array
我有以下numpy矩陣:
A = [[a,b,c],
[d,e,f],
...]
我需要沿着行(最里面的維度)歸零。 所以答案必須是:
B = [[a-(a+b+c)/3, b-(a+b+c)/3, c-(a+b+c)/3],
[d-(d+e+f)/3, e-(d+e+f)/3, f-(d+e+f)/3],
...]
(比如查找每行的均值並從行中的每個元素中減去。)
每行中的元素數量可以變化。
是否有一般情況可以處理任何數量的元素而不訴諸循環?
這是利用broadcasting
的一種方法 -
A - A.mean(axis=1,keepdims=1)
樣品運行 -
In [23]: A
Out[23]:
array([[1, 6, 8],
[3, 1, 6],
[6, 2, 4],
[7, 7, 2]])
In [24]: A - A.mean(axis=1,keepdims=1)
Out[24]:
array([[-4. , 1. , 3. ],
[-0.33333333, -2.33333333, 2.66666667],
[ 2. , -2. , 0. ],
[ 1.66666667, 1.66666667, -3.33333333]])
In [25]: 1 - (1+6+8)/3.0
Out[25]: -4.0
In [26]: 6 - (1+6+8)/3.0
Out[26]: 1.0
In [28]: 8 - (1+6+8)/3.0
Out[28]: 3.0
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.