如何在 python 中规范化二维 numpy 数组而不那么冗长？

给定一个 3 乘以 3 的 numpy 数组

a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3)

# array([[ 0,  3,  6],
#        [ 9, 12, 15],
#        [18, 21, 24]])

为了标准化我想到的二维数组的行

row_sums = a.sum(axis=1) # array([ 9, 36, 63])
new_matrix = numpy.zeros((3,3))
for i, (row, row_sum) in enumerate(zip(a, row_sums)):
    new_matrix[i,:] = row / row_sum

一定有更好的方法，不是吗？

也许需要澄清一下：通过标准化，我的意思是，每行的条目总和必须为 1。但我认为大多数人都会清楚这一点。

广播对此确实有好处：

row_sums = a.sum(axis=1)
new_matrix = a / row_sums[:, numpy.newaxis]

row_sums[:, numpy.newaxis]重塑 row_sums(3,)存在(3, 1)。当你这样做时a / b, a and b相互广播。

您可以了解更多有关广播 here甚至更好here.