Question

我正在构建用于实现PageRank算法的转换矩阵。我怎么能使用numpy来确保列加起来。

例如：

1 1 1   
1 1 1  
1 1 1

应该标准化为

.33 .33 .33  
.33 .33 .33  
.33 .33 .33

Answer 1

按列总结划分每列的元素 -

a/a.sum(axis=0,keepdims=1) # or simply : a/a.sum(0)

要使行总和为1，请更改轴输入 -

a/a.sum(axis=1,keepdims=1)

示例运行 -

In [78]: a = np.random.rand(4,5)

In [79]: a
Out[79]: 
array([[ 0.37,  0.74,  0.36,  0.41,  0.44],
       [ 0.51,  0.86,  0.91,  0.03,  0.76],
       [ 0.56,  0.46,  0.01,  0.86,  0.38],
       [ 0.72,  0.66,  0.56,  0.84,  0.69]])

In [80]: b = a/a.sum(axis=0,keepdims=1)

In [81]: b.sum(0) # Verify
Out[81]: array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.])

要确保它适用于int数组以及Python 2.x，请使用from __future__ import division或使用np.true_divide。

对于添加到0

的列

对于添加到0的列，假设我们可以保持原样，我们可以将汇总设置为1，而不是除以0，就像这样 -

sums = a.sum(axis=0,keepdims=1); 
sums[sums==0] = 1
out = a/sums

Answer 2

for i in range(len(A[0])):
    col_sum = A[:, i].sum()
    if col_sum != 0:
        A[:, i] = A[:, i]/col_sum
    else: 
        pass

for loop有点草率，我确信它有一种更优雅的方式，但它有效。
将pass替换为A[:, i] = 1/len(A[0])以消除悬空节点并使矩阵列更加稳定。

如何使numpy数组列总和为1

2 个答案: