规范化矩阵 numpy 中的行 - Python

简介

规范化矩阵是指将矩阵中的每一行都除以该行元素的平方和开根号，从而使得每一行的点积为1。在神经网络和机器学习中，规范化矩阵被广泛应用。

在 Python 中，使用 numpy 库可以方便地进行矩阵操作。在以下示例中，我们将演示如何使用 numpy 中的函数对矩阵进行规范化。

示例

导入 numpy 库

在开始之前，我们需要导入 numpy 库：

import numpy as np

创建一个矩阵

我们首先创建一个 3x3 的矩阵：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

计算每行的平方和

接下来，我们可以使用 numpy 的 sum 函数计算每行的平方和：

row_sums = np.sqrt(np.sum(arr**2, axis=1))

其中，axis=1 表示在每行的维度上进行计算。

规范化矩阵的每一行

现在，我们可以使用 numpy 的 divide 函数将矩阵中的每一行都除以其平方和：

normalized_arr = np.divide(arr, row_sums[:,np.newaxis])

其中，np.newaxis 表示在该位置插入一个新的维度，使得 row_sums 变成一个列向量。

打印结果

最后，我们可以打印规范化后的矩阵：

print(normalized_arr)

结果如下所示：

[[0.26726124 0.53452248 0.80178373]
 [0.45584231 0.56980288 0.68376346]
 [0.50257071 0.57436653 0.64616234]]

可以看到，每一行的平方和已经变成了1，矩阵已经被成功规范化。

总结

这里介绍了使用 numpy 库进行规范化矩阵操作的方法。规范化矩阵可在神经网络和机器学习中发挥重要作用，因此这种技术在数据分析和数据挖掘中也被广泛应用。