在二维数组中沿轴计算Numpy百分比

Question

我有一个计数矩阵，

import numpy as np
x = np.array([[ 1,2,3],[1,4,6],[2,3,7]])

我需要在轴向为1时计算总和的百分比：

for i in range(x.shape[0]):
    for j in range(x.shape[1]):
        x[i,j] = x[i,j] / np.sum(x[i,:])

在numpy广播形式中。

目前，我有：

x_sums = np.sum(x,axis=1)
for j in range(x.shape[1]):
     x[:,j] = x[:,j] / x_sums[:]

这意味着大部分复杂性都在numpy代码中... 但是，numpy一行代码最好。

另外，

def percentages(a):
    return a / np.sum(a)

x_percentages = np.apply_along_axis(percentages,1,x)

但这仍然涉及到Python。

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 np.linalg.norm

就正在进行的事情而言，它们非常接近，但它们只有8个硬编码的规范，其中不包括总百分比。

然后有一个np.percentile，再次接近……但它计算的是排序百分位数。

- Chris

Answer 1

x /= x.sum(axis=1, keepdims=True)

虽然为了正确运行，x 应该具有浮点数数据类型。

更好的方法可能是：

x = np.true_divide(x, x.sum(axis=1, keepdims=True))

- user2379410

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不错！我认为这就可以了。谢谢。 - Chris

Answer 2

这可能是您需要的内容：

这是您想要的吗：

print (x.T/np.sum(x, axis=1)).T

- Julien Spronck