Python 获取numpy中的列索引

我是NumPy的新手，我正在寻找一种方法来获取我在矩阵中迭代的当前列的索引

import numpy as np

#sum of elements in each column
def p_b(mtrx):
    b = []
    for c in mtrx.T:
        summ = 0
        for i in c:
            summ += i
        b.append(summ)
    return b

#return modified matrix where each element is equal to itself divided by
#the sum of the current column in the original matrix
def a_div_b(mtrx):
    for c in mtrx:
        for i in c:
            #change i to be i/p_b(mtrx)[index_of_a_current_column]
    return mtrx

对于输入

（[[1,2,3]，[4,5,6]，[7,8,9]]）

结果将是

（[[1/12,2/12,3/12]，[4/15,5/15,6/15]，[7/18,8/18,9/18]]）

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关于如何实现这一点，您有什么想法吗？

您不需要这些函数和循环来实现这一点。这些都是没有效率的。使用

numpy

时，尽可能进行矢量化操作（在大多数情况下是可能的）。在可能的情况下，规则用于在不同维度的数组之间执行数学运算，这样就可以使用向量化，这比python循环更有效

在您的情况下，假设您的数组

arr

为：

arr = np.arange(1, 10)
arr.shape = (3, 3)

#arr is:
>>> arr
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

您可以通过以下方式实现所需的结果：

res = (arr.T / arr.sum(axis=0)).T

>>> res
array([[0.08333333, 0.16666667, 0.25      ],
       [0.26666667, 0.33333333, 0.4       ],
       [0.38888889, 0.44444444, 0.5       ]])

如果给定了

轴

参数，则允许沿给定轴对数组求和。0是内轴，即要求和的轴。

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.T

给出了转置矩阵。您需要转置以在正确的轴上执行除法，然后再转置回来。

阅读numpy.sum函数的文档，并阅读有关numpy sum函数的轴参数的信息索引是什么意思？