Python，Numpy：无法将Numpy数组的值分配给矩阵的列

我是Python新手，有一个语法问题我正在努力理解。 我有一个numpy矩阵：

x = np.array([[1, 2, 3, 6],
              [2, 4, 5, 6], 
              [3, 8, 7, 6]])

我想对它的每一列应用一个Softmax函数。 代码非常简单。在不报告整个循环的情况下，假设我将其作为第一列：

w = x[:,0]  # select a column
w = np.exp(w)  # compute softmax in two steps
w = w/sum(w)
x[:,0] = w   # reassign the values to the original matrix

但是，与

w:array（[0.09003057,0.24472847,0.66524096]）

的值不同，只为矩阵分配了一列零，返回：

 np.array([[0, 2, 3, 6],
           [0, 4, 5, 6], 
           [0, 8, 7, 6]])

为什么呢？我怎样才能纠正这个问题？

---

谢谢

矩阵的值类型为

int

，分配时，softmax值转换为

int

，因此为零

按如下方式创建矩阵：

x = np.array([[1, 2, 3, 6],
              [2, 4, 5, 6], 
              [3, 8, 7, 6]]).astype(float)

现在，在指定softmax值之后：

w = x[:,0]  # select a column
w = np.exp(w)  # compute softmax in two steps
w = w/sum(w)
x[:,0] = w   # reassign the values to the original matrix

x

结果是：

array([[0.09003057, 2., 3., 6.],
       [0.24472847, 4., 5., 6.],
       [0.66524096, 8., 7., 6.]])

---

将数据类型更改为float，然后分配。