在R/Python中，如何将矩阵中的一项除以其行中的第一项？ 我如何将矩阵中的每一个项目按其行中的第一个项目来划分？

，因为你的问题不是很清楚，请考虑下面的例子：

"""populate the matrix"""
import random
matrix = []
matrix_rows = 8
matrix_cols = 6
for i in range(matrix_rows):
    matrix.append([])
    for j in range(matrix_cols):
        matrix[i].append(random.randint(1,500))

为了简单起见，我们将保持矩阵较小，因此

>>>matrix
 [[83, 425, 150, 391, 391, 452],
 [447, 32, 36, 344, 374, 315],
 [301, 442, 447, 19, 458, 63],
 [96, 282, 245, 167, 366, 356],
 [300, 19, 481, 180, 385, 17],
 [491, 266, 236, 397, 104, 477],
 [259, 365, 343, 204, 118, 449],
 [20, 192, 461, 160, 83, 391]]

现在设置一个函数来操作矩阵：

def divide_matrix(matrix):
    new_matrix = []
    counter_rows = 0
    for row in matrix:
        new_matrix.append([])
        divider = None
        counter_vals = 0
        for value in row:
            if not divider:
                new_matrix[counter_rows].append(value)
                divider = value
            else:
                new_matrix[counter_rows].append(round(value / divider,2))
            counter_vals+=1
        counter_rows+=1
    return new_matrix

然后运行它：

>>>divide_matrix(matrix)
 [[83, 5.12, 1.81, 4.71, 4.71, 5.45],
 [447, 0.07, 0.08, 0.77, 0.84, 0.7],
 [301, 1.47, 1.49, 0.06, 1.52, 0.21],
 [96, 2.94, 2.55, 1.74, 3.81, 3.71],
 [300, 0.06, 1.6, 0.6, 1.28, 0.06],
 [491, 0.54, 0.48, 0.81, 0.21, 0.97],
 [259, 1.41, 1.32, 0.79, 0.46, 1.73],
 [20, 9.6, 23.05, 8.0, 4.15, 19.55]]

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对于未来的问题，请参阅以及如何提出一个好的问题，避免大量的反对票，并获得更好的答案

在R中，不需要任何循环（尤其是在循环中不断增长的对象）

假设这是你的矩阵

m <- matrix(1:1344, 84, 16)

---

m我看到我们已经有了关于R的答案，但是对于那些需要熊猫的人：

>>> # Create a dataframe with 84 rows and 16 columns
>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(84, 16))
>>> 
>>> # Divide each row by the first value in the row:
>>> result = df.divide(df[0], axis='rows')
>>> 
>>> # Save to csv
>>> result.to_csv('my_file.csv')

分裂行动背后的逻辑：
df[0]是数据帧的第一列。
请注意，这是因为列的名称为0，而不是因为索引为0！
如果列的名称是“my_col”，那么该行将是
result=df.divide（df[“my_col”]，axis='rows'）

df[0]的类型是pandas.Series

现在，df.divide可以沿行工作（这就是为什么我们给它参数axis='rows'），这就是我们所做的：
取一个长度等于行数*的序列。然后，行中的每个值将除以序列中适当位置的值

顺便说一下，df.divide也可以沿列工作。但是这样做更容易
df/df[0]


注意：长度不必是行数，但我认为这更高级，超出了范围
我会记住这一点（不要使用不必要的循环）以备将来使用。：）@Pj_uu很抱歉对你太苛刻了，尽管我强烈建议你阅读《那很好，大卫》，这是我学习的好方法。你的评论对我来说真的很有价值。：-）不知道数据帧，但是如果它是NumPy数组，那么
arr/arr[：，0][：，None]
应该可以。
>>> # Create a dataframe with 84 rows and 16 columns
>>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(84, 16))
>>> 
>>> # Divide each row by the first value in the row:
>>> result = df.divide(df[0], axis='rows')
>>> 
>>> # Save to csv
>>> result.to_csv('my_file.csv')